Monitorización de AppDynamics para Aplicaciones de Machine Learning

Desplegar modelos de machine learning en producción es solo el primer paso; mantener su salud, rendimiento y precisión en tiempo real es donde comienza el verdadero desafío. Este curso basado en texto le introduce a los elementos esenciales de la monitorización del rendimiento de aplicaciones utilizando AppDynamics, específicamente adaptado para flujos de trabajo de machine learning. Pasará de comprender los conceptos básicos de monitorización a rastrear activamente la salud del sistema, detectar la deriva de datos y diagnosticar cuellos de botella de rendimiento en canalizaciones de machine learning en vivo. Lo que aprenderá: - Comprender los conceptos fundamentales de APM y cómo AppDynamics encaja en las canalizaciones modernas de MLOps. - Configurar líneas de base de rendimiento para detectar anomalías y problemas de latencia en las predicciones del modelo. - Monitorizar la utilización de los recursos del sistema, incluyendo CPU, memoria y llamadas a bases de datos para servicios de ML. - Rastrear métricas clave específicas de ML como la deriva de datos, la degradación del modelo y la latencia de inferencia. - Analizar instantáneas de transacciones para solucionar problemas de solicitudes lentas de API y ejecuciones fallidas de modelos. - Configurar alertas y reglas de salud para identificar proactivamente problemas de producción antes de que afecten a los usuarios. El curso comienza con la terminología esencial y los fundamentos de la monitorización del rendimiento de aplicaciones, antes de guiarle a través de escenarios prácticos para configurar paneles, analizar métricas y solucionar problemas de sistemas de ML. Diseñada para científicos de datos principiantes, ingenieros de software y aspirantes a profesionales de MLOps, esta guía no requiere experiencia previa con AppDynamics. Comience a leer hoy mismo para construir implementaciones de machine learning fiables y de alto rendimiento.