MLOps на облачной платформе: создание сквозных конвейеров машинного обучения

Перенос модели машинного обучения из локальной ноутбуки в надежную производственную среду требует не только обучения кода. Этот курс поможет вам освоить основные принципы операций машинного обучения (MLOps) с использованием облачной платформы. Вы перейдете от ручной подготовки моделей к созданию полностью автоматизированных, масштабируемых и контролируемой конвейеров ML, приобретая уверенность в управлении всем жизненным циклом моделей машинного обучения в облачной среде. Что вы узнаете: - Понять основные концепции MLOps, этапы жизненного цикла и ключевую терминологию. - Настройте автоматизированные конвейеры по вводу и предварительной обработке данных на облачной платформе. - Создание и оркестрация рабочих процессов ML с использованием Vertex AI Pipelines. - Развертывание моделей на производственных конечных точках для прогнозирования в реальном времени и пакетного прогнозирования. - Мониторинг производительности модели, отслеживание дрейфа данных и внедрение автоматизированного оповещения. - Применять практику непрерывной интеграции и непрерывного развертывания (CI / CD) к коду ML. Курс начинается с основных определений и архитектуры MLOps, а затем пошагово знакомит с построением конвейера, развертыванием модели и мониторингом производства. Вы узнаете с помощью четких письменных объяснений, структурированных концептуальных разбивок и практических примеров конфигурации. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, инженеров программного обеспечения и энтузиастов облака, которые хотят войти в область MLOps, без предварительного опыта DevOps или облачной инженерии. Начните свой путь к овладению рабочими процессами машинного обучения производственного уровня уже сегодня.