GCP üzerinde Üretim Makine Öğrenme Sistemleri Tasarımı

Bir makine öğrenimi modelini yerel bir dizüstü bilgisayardan güvenilir, üretim seviyesinde bir sisteme taşımak için basit doğruluktan ölçeklenebilirlik ve sistem tasarımına bir zihinsel değişim gerektirir.Bu sistemleri bulut altyapısı üzerinde inşa etmek mimari, veri boru hatları ve dağıtım stratejilerinin derin bir anlayışını gerektiriyor. Bu metin tabanlı kursta, GCP üzerinde sağlam, üretim hazır makine öğrenme sistemlerini nasıl tasarlayıp dağıtacağınızı öğreneceksiniz. Deneysel koddan dağıtık eğitim, gerçek zamanlı çıkarım ve sürekli sistem izlemesini yöneten otomatik boru hatlarına nasıl geçiş yapacağınızı keşfedeceksiniz. Ne öğreneceksin: - Üretim makine öğrenme sistemlerinin temel mimari paternlerini anlamak, statik ve dinamik eğitim ve çıkarım da dahil olmak üzere. - TensorFlow kullanarak dağıtılmış eğitim boru hatlarını ayarlayın ve TPU'lar gibi yüksek performanslı donanım hızlandırıcılarını kullanın. - Değişen iş yükleri altında modellere verimli hizmet etmek için ölçeklenebilir çıkarım mimarileri tasarlayın. - Temel boru hattı orkestrasyonu ve veri sürüklenmesi için model izleme de dahil olmak üzere modern MLOps uygulamalarını uygulamak. - GCP'de kaynak yönetimi, maliyet optimizasyonu ve sistem güvenilirliği için en iyi uygulamaları uygulayın. Yapısal tasarım şablonları, dağıtılmış hesaplama ve canlı servis stratejilerine ilerlemeden önce temel kavramları ve sözcükleri öğrenerek başlayabilirsiniz.Yazılı materyal, karmaşık önceden var olan bulut uzmanlığı gerektirmeden pratik mimari kararlar ve sistem konfigürasyonları boyunca size rehberlik eder. Bu kurs, üretim seviyesi sistemler inşa etmek isteyen umut vadeden ML mühendisleri, veri bilimcileri ve bulut mimarları için tasarlanmıştır. Temel kavramlarla başladığımız ve sistematik olarak inşa ettiğimiz için gelişmiş DevOps deneyimi gerekmez. Deneysel makine öğrenimi ve kurumsal düzey üretim sistemleri arasındaki boşluğu doldurmak için bugün okumaya başlayın.