ML Microservices: How to Integrate, Scale, and Monitor Models (bằng tiếng Anh).

Chuyển đổi một mô hình học máy từ một máy tính bảng địa phương sang một môi trường sản xuất đáng tin cậy đòi hỏi kỹ năng kỹ thuật chuyên biệt. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cốt lõi của việc xây dựng, triển khai và duy trì các dịch vụ vi học máy.\n\nBạn sẽ chuyển từ viết mã mô hình cô lập đến thiết kế các đường ống ML bền vững, có thể mở rộng và được theo dõi đầy đủ. Thông qua các giải thích rõ ràng và các ví dụ mã thực tế, bạn sẽ học cách làm containerize mô hình, dàn dựng chúng cho khả năng sử dụng cao, và theo dõi hiệu suất của chúng trong thời gian thực.\n\nBạn sẽ học:\n- Hiểu kiến trúc nền tảng của dịch vụ vi mô học máy và thiết kế API.\n- Containerize ML models using Docker to đảm bảo triển khai đồng bộ trên các môi trường.\n- Mô hình container sử dụng Kubernetes và các thực tiễn dàn dựng hiện đại để xử lý các khối lượng công việc khác nhau.\n - Thực hiện giám sát và quan sát thời gian thực để theo dõi mô hình trôi dạt và sức khỏe hệ thống.\n Các thực tiễn tốt nhất cho giao tiếp API an toàn, chậm trễ thấp trong các thiết lập sản xuất.\n\nCác khóa học bắt đầu với thuật ngữ thiết yếu và các nguyên tắc cơ bản của kiến trúc microservice trước khi chuyển sang containerization, orchestration và kỹ thuật giám sát tiên tiến. Bạn sẽ làm việc thông qua các khái niệm viết có cấu trúc và đoạn mã để củng cố hiểu biết của bạn về MLOps hiện đại.\n\nChương trình này được thiết kế cho các kỹ sư ML, nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển tham vọng muốn học triển khai sản xuất. Không cần kinh nghiệm DevOps trước đó, mặc dù sự quen thuộc cơ bản với Python là hữu ích.\n\nBắt đầu xây dựng và quy mô dịch vụ vi mô học máy đầu tiên của bạn hôm nay.