Fundamentos de MLOps con MLflow y Hugging Face

A medida que el aprendizaje automático pasa de la investigación a la producción, la capacidad de rastrear, administrar e implementar modelos de manera eficiente es ahora una habilidad crítica.Este curso proporciona un camino claro para que los principiantes comprendan el lado operativo del aprendizaje automático utilizando dos de las herramientas más influyentes en el campo. A través de lecciones estructuradas basadas en texto, aprenderá a mantener la reproducibilidad, a crear versiones de sus modelos y a colaborar de manera efectiva utilizando patrones MLOps modernos. * Comprender los principios básicos de MLOps y la importancia del seguimiento de experimentos * Configurar MLflow para registrar parámetros, métricas y artefactos para obtener resultados reproducibles * Administrar el ciclo de vida del modelo utilizando un registro de modelos centralizado para el control de versiones * Explora el Hugging Face Hub para descubrir, usar y compartir modelos y conjuntos de datos previamente entrenados * Aplicar las mejores prácticas para organizar proyectos de aprendizaje automático para garantizar la escalabilidad * Integrar el seguimiento de modelos en los flujos de trabajo de Python existentes para una mejor observabilidad El curso comienza con la terminología esencial y los conceptos fundamentales detrás de MLOps antes de pasar a la implementación práctica del seguimiento y la gestión de repositorios.Progresará desde el registro básico de experimentos hasta el control de versiones de modelos y las interacciones de repositorios a través de explicaciones escritas detalladas y ejemplos de código. Este curso está diseñado para principiantes en ciencia de datos y aprendizaje automático que desean aprender el lado operativo del campo; no se requiere experiencia previa con las herramientas MLOps. Comience a crear un flujo de trabajo de aprendizaje automático más profesional y reproducible hoy mismo.