Üretim Makine Öğrenme Sistemleri ve MLOps Temelleri

Bir makine öğrenimi modelini deneysel bir dizüstü bilgisayardan güvenilir bir üretim ortamına taşımak için farklı bir takım mühendislik uygulamaları gerektirir. Bu kurs, üretim hazır ML sistemlerinin temel bileşenleri boyunca size rehberlik eder. Ölçeklenebilir mimarileri tasarlamanın, iş akışlarını otomatikleştirmenin ve modern MLOps metodolojilerini kullanarak zaman içinde model performansını korumanın nasıl yapılacağını anlayacaksınız. Ne öğreneceksiniz: Temel MLOps terminolojisini, sistem mimarilerini ve ML yaşam döngüsünü anlayın; Otomatik veri boru hatlarını oluşturun ve tutarlı veri teslimatı için özellik depolarını uygulayın; Konteynerizasyon ve orkestrasyon kullanarak ölçeklenebilir API olarak makine öğrenme modellerini dağıtın; Sistem performansını izleyin, model kaymasını izleyin ve uygulayınız Kayıt ve gözlemlenebilirlik; ML kodunun otomatik test ve sürekli dağıtımı için temel CI / CD boru hatlarını yapılandır; Bulut ortamlarında kaynak yönetimi, maliyet optimizasyonu ve güvenlik için en iyi uygulamaları uygulayın. Ana kavramlar ve tanımlarla başlayan bu metin tabanlı kurs, boru hattı tasarımı, dağıtım stratejileri ve devam eden sistem bakımını adım adım size gösterir. Bu kurs, önceden üretim dağıtım deneyimi gerektirmeyen makine öğrenimi mühendisi, veri bilimi veya yazılım geliştirme konusunda yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Model eğitimi ve gerçek dünya üretimi arasındaki boşluğu kapatmak için bugün okumaya başlayın.