Truy cập ngày 2 tháng 10 năm 2013.  ^ Practical MLOps: Build and Deploy ML Pipelines with MLflow and DVC

Chuyển đổi mô hình học máy từ một máy tính bảng địa phương sang một môi trường sản xuất đáng tin cậy là một trong những thách thức lớn nhất trong phát triển AI ngày nay. Chương trình này nối kết khoảng cách giữa khoa học dữ liệu và kỹ thuật phần mềm bằng cách giới thiệu cho bạn các nguyên tắc cơ bản của hoạt động học máy (MLOps). Qua các giải thích có cấu trúc, viết và các ví dụ mã thực tế, bạn sẽ học cách xây dựng các đường ống ML tự động, có thể tái tạo và giám sát. Bạn sẽ tiến từ việc hiểu các thuật ngữ MLOps cốt lõi đến các tập dữ liệu phiên bản, theo dõi các thí nghiệm mô hình, và triển khai các API sẵn sàng sản xuất. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm MLOps cơ bản, các giai đoạn chu kỳ sống, và sự khác biệt cốt lõi giữa DevOps và MLOp. - Theo dõi và đăng ký các thí nghiệm học máy sử dụng MLflow để đảm bảo khả năng tái tạo hoàn chỉnh. - Cấu hình Data Version Control (DVC) để quản lý và phiên bản các tập dữ liệu lớn trong luồng công việc Git của bạn. - Xây dựng và container hóa microservices học máy sử dụng FastAPI và Docker. - Ứng dụng các nguyên tắc cơ bản CI / CD và công cụ AutoML mã thấp để tự động hóa huấn luyện và đánh giá mô hình. - Thực hiện giám sát mô hình và các thực hành quan sát cơ bản để phát hiện dữ liệu trôi nổi trong sản xuất. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ thiết yếu và chu kỳ sống MLOps trước khi hướng dẫn bạn từng bước một thông qua phiên bản dữ liệu, theo dõi thí nghiệm và triển khai container. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, các nhà khoa học dữ liệu tham vọng và các kỹ sư phần mềm muốn bước vào lĩnh vực MLOps, không cần kinh nghiệm hoạt động trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng các đường ống học máy đáng tin cậy, sẵn sàng sản xuất.