Introduzione a OpenShift AI per la Data Science e l'MLOps

Le organizzazioni stanno adottando rapidamente l'IA, ma portare i modelli di machine learning dallo sviluppo alla produzione richiede una piattaforma strutturata e scalabile. OpenShift AI fornisce gli strumenti essenziali per costruire, addestrare, distribuire e monitorare i modelli in modo efficiente su larga scala. In questo corso basato su testo, passerai dalla comprensione dei concetti di base della data science alla gestione di flussi di lavoro MLOps a ciclo di vita completo. Acquisirai le competenze per navigare nei notebook Jupyter, configurare pipeline di data science e servire modelli per applicazioni del mondo reale. Cosa imparerai: 1. Comprendere l'architettura di base di OpenShift AI e il suo ruolo nei moderni MLOps. 2. Avviare e configurare ambienti notebook Jupyter per la data science collaborativa. 3. Costruire e automatizzare pipeline di data science per ottimizzare l'addestramento e la validazione dei modelli. 4. Distribuire modelli di machine learning addestrati come API scalabili per l'integrazione delle applicazioni. 5. Applicare le migliori pratiche MLOps moderne, inclusi il monitoraggio dei modelli e il controllo della versione. 6. Integrare database vettoriali e modelli fondazionali per supportare i flussi di lavoro di generazione aumentata dal recupero (RAG). Il corso inizia con i concetti fondamentali della data science cloud-native prima di guidarti attraverso walkthrough pratici basati su testo di configurazione dello spazio di lavoro, creazione di pipeline e distribuzione di modelli. Imparerai attraverso spiegazioni chiare ed esempi di configurazione strutturati progettati per l'applicazione immediata. Questo corso è progettato per aspiranti data scientist, ingegneri DevOps e professionisti IT che sono nuovi a OpenShift AI, senza alcuna esperienza precedente richiesta con l'orchestrazione di container. Inizia a imparare oggi e sblocca il potere delle operazioni di machine learning cloud-native.