MLOps Foundations: Automatisierte Pipelines mit Kubernetes und Cloud-Tools

Die Skalierung von Machine Learning von einem Notebook auf eine Produktionsumgebung erfordert mehr als nur Code. Es erfordern ein robustes Betriebssystem. Dieser Kurs bietet einen klaren Weg für diejenigen, die die Lücke zwischen Data Science und zuverlässigem Software Engineering schließen möchten. Sie erfahren, wie Sie statische Modelle in skalierbare, automatisierte Services umwandeln, die die Anforderungen der realen Welt erfüllen. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, End-to-End-MLOps-Workflows mit Industriestandard-Tools zu entwerfen und zu pflegen.Sie werden vom Verständnis der grundlegenden Versionierung zur Implementierung komplexer Container-Orchestrierung und kontinuierlicher Integrationsstrategien übergehen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundprinzipien von MLOps und den Lebenszyklus des maschinellen Lernens auf Produktionsniveau. - Verwalten Sie die Daten- und Codeversionierung mit DVC und Git, um die Reproduzierbarkeit des Projekts sicherzustellen. - Automatisieren Sie Modelltrainings- und Bereitstellungsworkflows mit CI / CD-Tools wie Jenkins und GitHub Actions. - Containerisieren Sie Machine-Learning-Anwendungen mit Docker und orchestrieren Sie sie mit Kubernetes. - Verfolgen Sie Experimente und verwalten Sie Modellversionen mit MLFlow und zentralisierten Registries. - Überwachen Sie die Modellleistung und erkennen Sie Datendrift mit Prometheus und Grafana. - Wenden Sie moderne MLOps-Patterns an, einschließlich grundlegender LLM-Beobachtungsfähigkeit und Vektordatenverwaltung. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und Schlüsselterminologie, bevor Sie durch die praktische Anwendung von Automatisierung, Containerisierung und Überwachung geführt werden.Sie arbeiten durch schriftliche Erklärungen und codebasierte Übungen, die reale Produktionsszenarien simulieren. Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger in Data Science, Software Engineering oder DevOps, die die operative Seite des maschinellen Lernens erlernen möchten, ohne dass Vorkenntnisse mit MLOps-Tools erforderlich sind. Bauen Sie noch heute eine skalierbare und zuverlässige Machine-Learning-Infrastruktur auf.