Fondamenti di MLOps e Infrastruttura AI

Il passaggio di un modello di machine learning da un notebook locale a un ambiente di produzione affidabile richiede un insieme specializzato di pratiche. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali delle Operazioni di Machine Learning (MLOps) e l'infrastruttura che alimenta i moderni sistemi di IA. Imparerai come colmare il divario tra la scienza dei dati e l'ingegneria dei sistemi, progettando pipeline automatizzate, gestendo il versioning dei modelli e stabilendo sistemi di monitoraggio robusti per garantire che i tuoi modelli funzionino in modo coerente negli scenari del mondo reale. Cosa imparerai: * Comprendere la terminologia di base di MLOps, i cicli di vita dei modelli e i componenti dell'infrastruttura AI. * Configurare flussi di lavoro di integrazione continua e distribuzione continua (CI/CD) personalizzati per gli asset di machine learning. * Tracciare esperimenti e gestire il versioning dei modelli utilizzando strumenti standard del settore come MLflow. * Implementare le basi della containerizzazione con Docker per impacchettare i modelli per una distribuzione coerente. * Distribuire modelli di machine learning come API scalabili e monitorarne le prestazioni per il data drift. * Esplorare i concetti moderni di LLMOps, inclusi i requisiti infrastrutturali per il serving di modelli linguistici di grandi dimensioni. Il corso inizia con la terminologia essenziale e i fondamenti architetturali prima di guidarti attraverso tutorial scritti passo passo sull'automazione delle pipeline, la containerizzazione e il monitoraggio dei modelli. Praticerai questi concetti attraverso esercizi concettuali e walkthrough di codice strutturati. Questo corso è progettato per aspiranti ingegneri MLOps, data scientist e sviluppatori di software che sono nuovi alle operazioni di machine learning. Non è richiesta alcuna esperienza pregressa in infrastruttura o DevOps. Inizia a leggere oggi stesso per costruire una solida base nei sistemi di IA di livello di produzione.