Produkcja systemów uczenia maszynowego i podstawy MLOps

Przeniesienie modelu uczenia maszynowego z eksperymentalnego notebooka do niezawodnego środowiska produkcyjnego wymaga odrębnego zestawu praktyk inżynierskich. Ten kurs poprowadzi Cię przez podstawowe elementy gotowych do produkcji systemów ML. Zrozumiesz, jak projektować skalowalne architektury, automatyzować przepływy pracy i utrzymywać wydajność modelu w czasie przy użyciu nowoczesnych metodyk MLOps. Co się nauczysz: Zrozumienie podstawowej terminologii MLOps, architektur systemów i cyklu życia ML; Budowanie zautomatyzowanych potoków danych i wdrażanie magazynów funkcji w celu spójnego dostarczania danych; Wdrażaj modele uczenia maszynowego jako skalowalne interfejsy API za pomocą konteneryzacji i orkiestracji; Monitoruj wydajność systemu, śledź dryf modelu i wdrażaj Konfigurowanie podstawowych potoków CI/CD do automatycznego testowania i ciągłego wdrażania kodu ML; Stosowanie najlepszych praktyk w zakresie zarządzania zasobami, optymalizacji kosztów i bezpieczeństwa w środowiskach chmurowych. Począwszy od podstawowych pojęć i definicji, ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię krok po kroku przez projektowanie potoków, strategie wdrażania i bieżącą konserwację systemu. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących w inżynierii uczenia maszynowego, nauce o danych lub tworzeniu oprogramowania bez wcześniejszego doświadczenia w zakresie wdrażania produkcji. Zacznij czytać już dziś, aby wypełnić lukę między szkoleniem modelu a rzeczywistym wdrożeniem produkcji.