MLOps Foundations mit MLflow und Hugging Face

Da sich maschinelles Lernen von der Forschung in die Produktion bewegt, ist die Fähigkeit, Modelle effizient zu verfolgen, zu verwalten und bereitzustellen, jetzt eine kritische Fähigkeit.Dieser Kurs bietet Anfängern einen klaren Weg, um die operative Seite des maschinellen Lernens mit zwei der einflussreichsten Tools auf diesem Gebiet zu verstehen. In strukturierten, textbasierten Lektionen lernen Sie, wie Sie die Reproduzierbarkeit Ihrer Modelle aufrechterhalten, Ihre Modelle versionieren und effektiv mit modernen MLOps-Mustern zusammenarbeiten können. * Verstehen Sie die Grundprinzipien von MLOps und die Bedeutung der Experimentverfolgung * Konfigurieren Sie MLflow, um Parameter, Metriken und Artefakte für reproduzierbare Ergebnisse zu protokollieren * Verwalten Sie den Modelllebenszyklus mit einer zentralen Modellregistrierung für die Versionskontrolle * Erkunden Sie den Hugging Face Hub, um vortrainierte Modelle und Datensätze zu entdecken, zu verwenden und zu teilen * Anwenden von Best Practices für die Organisation von Machine-Learning-Projekten, um die Skalierbarkeit zu gewährleisten * Integrieren Sie Modellverfolgung in bestehende Python-Workflows für eine bessere Beobachtungsfähigkeit Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und den grundlegenden Konzepten hinter MLOps, bevor Sie in die praktische Implementierung von Tracking und Repository-Management einsteigen.Durch detaillierte schriftliche Erklärungen und Codebeispiele werden Sie von der grundlegenden Experimentprotokollierung zur Modellversionierung und Repository-Interaktionen vorankommen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger in Data Science und Machine Learning, die die operative Seite des Feldes erlernen möchten. Es sind keine Vorkenntnisse mit MLOps-Tools erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit der Entwicklung eines professionelleren und reproduzierbaren Machine-Learning-Workflows.