MLOps na platformie chmurowej: budowanie kompleksowych potoków uczenia maszynowego

Przeniesienie modelu uczenia maszynowego z lokalnego notebooka do niezawodnego środowiska produkcyjnego wymaga czegoś więcej niż tylko kodu treningowego. Ten kurs przeprowadzi Cię przez podstawowe zasady operacji uczenia maszynowego (MLOps) przy użyciu platformy Cloud Platform. Przejdziesz od ręcznego treningu modeli do tworzenia w pełni zautomatyzowanych, skalowalnych i monitorowanych potoków ML, zyskując pewność zarządzania całym cyklem życia modeli uczenia maszynowego w środowisku chmury. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje MLOps, etapy cyklu życia i kluczową terminologię. - Skonfiguruj zautomatyzowane pobieranie danych i potoki wstępnego przetwarzania na platformie Cloud Platform. - Twórz i organizuj przepływy pracy ML za pomocą Vertex AI Pipelines. - Wdrażaj modele do punktów końcowych produkcji w celu prognozowania w czasie rzeczywistym i wsadowym. - Monitoruj wydajność modelu, śledź dryf danych i wdrażaj automatyczne alerty. - Zastosuj praktyki ciągłej integracji i ciągłego wdrażania (CI / CD) do kodu ML. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji i architektury MLOps, zanim przeprowadzi Cię krok po kroku przez budowę rurociągu, wdrażanie modelu i monitorowanie produkcji. Nauczysz się poprzez jasne pisemne wyjaśnienia, uporządkowane podziały koncepcyjne i praktyczne przykłady konfiguracji. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących naukowców zajmujących się danymi, inżynierów oprogramowania i entuzjastów chmury, którzy chcą wejść w dziedzinę MLOps, bez wcześniejszego doświadczenia w DevOps lub inżynierii chmurze. Rozpocznij swoją podróż w kierunku opanowania produkcyjnych procesów uczenia maszynowego już dziś.