MLOps Foundations: Build, Deploy, and Monitor Production ML Pipelines (bằng tiếng Anh).

Chuyển đổi mô hình học máy từ một máy tính bảng địa phương sang một môi trường sản xuất đáng tin cậy đòi hỏi nhiều hơn là chỉ là mã tốt. Chương trình này giới thiệu cho bạn các nguyên tắc cốt lõi của các hoạt động học máy (MLOps), nối liền khoảng cách giữa khoa học dữ liệu và kỹ thuật hệ thống. Bạn sẽ chuyển từ huấn luyện mô hình cô lập sang xây dựng các đường ống ML tự động, lặp lại. Bằng cách hiểu cách quản lý mã, dữ liệu và mô hình một cách có hệ thống, bạn sẽ có được các kỹ năng cần thiết để đảm bảo hệ thống học máy của bạn vẫn chính xác, có thể mở rộng và an toàn trong sản xuất. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cơ bản của MLOps, chu kỳ sống mô hình, và vai trò của các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML. - Xây dựng các đường ống học máy tự động để tối ưu hóa việc chuẩn bị dữ liệu, đào tạo và đánh giá. - Thiết lập các mô hình cho môi trường đám mây sử dụng kiến trúc phục vụ có thể mở rộng và các điểm cuối API hiện đại. - Theo dõi hiệu suất mô hình sản xuất, thiết lập cảnh báo, và phát hiện dữ liệu trôi dạt và khái niệm trôi theo thời gian. - Thực hiện các thực tiễn tích hợp liên tục và giao tiếp liên tục (CI / CD) được thiết kế đặc biệt cho mã học máy và theo dõi đồ tạo tác. - Cấu hình các chiến lược huấn luyện liên tục để giữ các mô hình cập nhật mà không cần can thiệp thủ công. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ MLOps cơ bản và định nghĩa chu kỳ sống trước khi hướng dẫn bạn qua thiết kế đường ống, chiến lược triển khai, và giám sát sản xuất. Bạn sẽ học qua những lời giải thích rõ ràng, viết và các đoạn mã thực tế được thiết kế cho ứng dụng thế giới thực. Lớp học này được thiết kế cho các kỹ sư ML tham vọng, các nhà khoa học dữ liệu và các nhà phát triển phần mềm mới đến hoạt động và muốn xây dựng một nền tảng vững chắc trong các hệ thống ML sản xuất. Bắt đầu đọc hôm nay để làm chủ các luồng công việc cung cấp năng lượng cho việc học máy sản xuất hiện đại.