MLOps Foundations: Makine Öğrenme Modellerini İşletimselleştirme

Birçok makine öğrenimi modeli, deneysel aşamanın ötesine asla geçemez, çünkü bunları üretimde dağıtmak ve korumak için farklı bir operasyonel beceri seti gerektirir. Bu metin tabanlı kurs veri bilimi ve yazılım mühendisliği arasındaki boşluğu kapatarak, modelleriniz için otomatik, güvenilir boru hatları inşa etme sürecini adım adım yönlendirir. Açık açıklamaları okuyarak, yapılmış kod örneklerini inceleyerek ve yazılı egzersizleri tamamlayarak, statik modelleri esnek üretim hizmetlerine nasıl dönüştüreceğinizi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - MLOps temel ilkelerini ve üretim makine öğreniminin tüm yaşam döngüsünü anlamak. - Eğitimden göreve geçişi kolaylaştırmak için otomatik boru hattı çalışma akışlarını oluşturun. - CI / CD boru hatlarını ve makine öğrenme kodu ve veri doğrulaması için özelleştirilmiş otomatik testleri ayarlayın. - Çevreler arasında tutarlı bir yürütmeyi sağlamak için konteyner temellerini kullanarak modelleri konteynera yerleştirin. - Model sapmasını ve sistem performansını izlemek için temel gözlemlenebilirlik ve izleme oluşturun. - Üretim kodunu temiz ve tekrarlanabilir tutmak için modern paketleme ve bağımlılık yönetimini uygulayın. Çekirdek MLOps terminolojisi ve temel kavramlarla başlayacaksınız, adım adım otomasyon, konteynerizasyon, test ve sürekli dağıtım stratejilerine geçmeden önce. Bu kurs, önceden DevOps deneyimine ihtiyaç duymadan modelleri nasıl işleteceğini öğrenmek isteyen başlangıç seviyesi veri bilimcileri, yazılım geliştiriciler ve umut verici ML mühendisleri için tasarlanmıştır. Üretim seviyesindeki makine öğrenimi modellerini nasıl dağıtacağınızı ve yöneteceğinizi bugün öğrenmeye başlayın.