MLOps com Vertex AI: Gerenciando recursos na produção

A expansão de modelos de machine learning de um notebook local para um ambiente de produção confiável requer um gerenciamento robusto de recursos. Gerenciar a consistência de dados entre treinamento e serviço é um dos maiores obstáculos nas MLOps modernas. Este curso somente de texto orienta você através dos conceitos fundamentais de MLOps, focando especificamente em como gerenciar recursos usando a IA Vertex. Você aprenderá a centralizar, compartilhar e apresentar recursos de machine learning com segurança, garantindo consistência em todo o ciclo de vida do ML. O que você aprenderá: * Entenda os princípios básicos dos MLOps e o papel dos feature stores nos pipelines de produção * Configure o Vertex AI Feature Store para centralizar seus dados de machine learning * Ingeste, registre e organize dados de feature para treinamento e serviço on-line * Evite a distorção de treinamento-serviço mantendo uma única fonte de dados * Aplique as melhores práticas para monitorar a deriva de recursos e a qualidade dos dados ao longo do tempo * Implemente fluxos de trabalho MLOps modernos para automatizar a ingestão e as atualizações de recursos. Você começará com a terminologia fundamental de MLOps e feature stores, e depois avançará para cenários práticos onde você definirá, ingerirá e servirá recursos. O curso conclui com estratégias avançadas para monitorar a saúde de recursos e manter pipelines de produção de alto desempenho. Este curso é projetado para cientistas de dados iniciantes, engenheiros de aprendizado de máquina e desenvolvedores que desejam fazer a transição para MLOps. Não é necessária experiência prévia com a Vertex AI, embora uma compreensão básica dos conceitos de aprendizado de máquina e Python seja útil. Comece a ler hoje para dominar o gerenciamento de recursos e elevar suas habilidades de engenharia de MLOps.