Основы производственных систем машинного обучения и MLOps

Переход модели машинного обучения из экспериментальной ноутбуки в надежную производственную среду требует отдельного набора инженерных методов. Этот курс поможет вам ознакомиться с основными компонентами готовых к производству систем ML. Вы узнаете, как разрабатывать масштабируемые архитектуры, автоматизировать рабочие процессы и поддерживать производительность модели во времени с использованием современных методологий MLOps. Что вы узнаете: Понимание основополагающей терминологии MLOps, системных архитектур и жизненного цикла ML; Создание автоматизированных конвейеров данных и реализация хранилищ функций для последовательной доставки данных; Развертывание моделей машинного обучения в качестве масштабируемых API с использованием контейнеризации и оркестрации; Мониторинг производительности системы, отслеживание дрейфа модели и реализации Настроить базовые конвейеры CI/CD для автоматизированного тестирования и непрерывного развертывания кода ML; Применять передовые методы управления ресурсами, оптимизации затрат и безопасности в облачных средах. Начиная с основных понятий и определений, этот текстовый курс пошагово продемонстрирует вам проектирование конвейера, стратегии развертывания и текущее обслуживание системы. Этот курс предназначен для начинающих в области машинного обучения, науки данных или разработки программного обеспечения, не требующих предварительного опыта развертывания в производстве. Начните читать сегодня, чтобы преодолеть разрыв между обучением модели и развертыванием в реальном мире.