MLOps i zarządzanie funkcjami z Vertex AI

Przenoszenie modeli uczenia maszynowego z lokalnego notebooka do niezawodnego środowiska produkcyjnego wymaga solidnych operacji. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez podstawowe zasady operacji uczenia maszynowego (MLOps), ze szczególnym uwzględnieniem systematycznego zarządzania funkcjami. Zrozumiesz, jak projektować, wdrażać i monitorować skalowalne potoki ML. Naucząc się centralizować i udostępniać funkcje, zapobiegniesz niedokładnościom w treningu i zachowasz wysoką dokładność i niezawodność modeli produkcyjnych. Co się nauczysz: Zrozumienie podstawowych zasad MLOps i cyklu życia produkcyjnych systemów uczenia maszynowego; Konfigurowanie i zarządzanie scentralizowanymi magazynami funkcji w celu spójnego udostępniania i obsługi funkcji; Wdrażanie skalowalnych potoków uczenia się maszyn za pomocą narzędzi do orkiestracji Vertex AI; Monitorowanie wydajności modelu i wykrywanie dryfu danych w czasie rzeczywistym Zastosuj najlepsze praktyki dotyczące wersjonowania danych, funkcji i artefaktów modelu. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji MLOps i koncepcji architektonicznych, zanim przejdziemy do krok po kroku napisanych przewodników po inżynierii funkcji, wdrażaniu rurociągów i ciągłym monitorowaniu. Zaprojektowany dla początkujących inżynierów ML, naukowców zajmujących się danymi i programistów nowych dla MLOps, ten kurs nie wymaga wcześniejszego doświadczenia w zakresie wdrażania produkcji. Zacznij czytać już dziś, aby opanować operacyjną stronę uczenia maszynowego.