Ocena modelu Vertex AI: Podstawy MLOps

Ocena modeli uczenia maszynowego ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia ich niezawodności w produkcji, ale wielu programistom trudno jest dokładnie zmierzyć jakość modelu. Ten kurs tekstowy zapewnia jasną ścieżkę do opanowania oceny modelu w ekosystemie Vertex AI. Przejdziesz od szkolenia podstawowych modeli do systematycznej oceny zarówno modeli predykcyjnych, jak i generatywnych, zapewniając ich zgodność z rzeczywistymi standardami wydajności i bezpieczeństwa. Co się nauczysz: Zrozumienie podstawowych wskaźników oceny dla klasyfikacji, regresji i generatywnych modeli AI; Konfigurowanie potoków oceny modelu Vertex AI w celu zautomatyzowania śledzenia wydajności; Systematyczne porównywanie wielu wersji modelu w celu wyboru najlepszego kandydata do wdrożenia; Ocena wyników generatywnej sztucznej inteligencji za pomocą nowoczesnych wskaźników i LLM-jako ramy sędziowskie; Wykryj uprzedzenia i dryf w danych produkcyjnych, aby utrzymać niezawodność modelu w czasie; Zastosuj najlepsze praktyki do integrowania kroków oceny bezpośrednio w przepływach pracy MLOps. Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii i teorii oceny, zanim przejdziesz krok po kroku przez przewodniki i fragmenty kodu do konfigurowania potoków oceny w Vertex AI. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących do MLOps, naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą zrozumieć ocenę jakości modelu, bez wcześniejszego doświadczenia w ocenie chmury. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować zaufanie i niezawodność we wdrożeniach uczenia maszynowego.