Ocena modelu i MLOps z Vertex AI

Wdrożenie modeli uczenia maszynowego to tylko połowa sukcesu; zapewnienie, że pozostaną one dokładne, bezstronne i niezawodne w produkcji, to początek prawdziwych operacji MLOp. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez podstawowe zasady oceny modelu, pomagając w budowaniu solidnych systemów, które zapewniają spójną wartość w świecie rzeczywistym. Przejdziesz od zrozumienia podstawowej wydajności modelu do wdrożenia zaawansowanych przepływów pracy oceny. Dzięki jasnym pisemnym wyjaśnieniom i praktycznym przykładom kodu zdobędziesz umiejętności potrzebne do pewnej oceny zarówno predykcyjnych, jak i generatywnych modeli AI przy użyciu standardowych w branży wskaźników i narzędzi. Co się nauczysz: Zrozumienie podstawowych pojęć MLOps i krytycznej roli oceny modelu;Ocena modeli predykcyjnych za pomocą klasyfikacji, regresji i metryk prognozowania;Oceń generatywne AI i duże modele językowe (LLM) za pomoca nowoczesnych ram oceny;Wykryj dryf modelu, stronniczość i degradację wydajności w produkcji Konfigurowanie potoków ewaluacyjnych w Vertex AI w celu automatyzacji kontroli jakości; Stosowanie nowoczesnych praktyk obserwacji w celu monitorowania kondycji modelu i jakości danych w czasie. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji kluczowej terminologii MLOps i metryk oceny, przed przejściem krok po kroku do praktycznych przepływów pracy oceny i zautomatyzowanych potoków. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących inżynierów ML, naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy są nowi w MLOps i chcą opanować ocenę modelu bez wcześniejszego doświadczenia w operacjach w chmurze. Zacznij czytać już dziś, aby z pewnością budować niezawodne, wysokiej jakości systemy uczenia maszynowego.