Bản mẫu:Các mô hình máy tính

Nhiều mô hình học máy không bao giờ vượt qua giai đoạn thử nghiệm vì việc triển khai và duy trì chúng trong sản xuất đòi hỏi một bộ kỹ năng hoạt động riêng biệt. Lớp học dựa trên văn bản này nối liền khoảng cách giữa khoa học dữ liệu và kỹ thuật phần mềm, hướng dẫn bạn qua quá trình từng bước xây dựng các đường ống tự động, đáng tin cậy cho mô hình của bạn. Bằng cách đọc qua các giải thích rõ ràng, nghiên cứu các ví dụ mã có cấu trúc, và hoàn thành các bài tập viết, bạn sẽ học cách chuyển đổi mô hình tĩnh thành dịch vụ sản xuất bền vững. Bạn sẽ học được: - Hiểu các nguyên tắc cơ bản của MLOps và toàn bộ chu kỳ sống của học máy sản xuất. - Tạo các quy trình tự động để chuyển đổi từ huấn luyện đến triển khai. - Cấu hình các đường ống CI / CD và kiểm tra tự động phù hợp cho mã học máy và xác minh dữ liệu. - Containerize mô hình sử dụng các nền tảng container để đảm bảo thực hiện đồng nhất trên các môi trường. - Tạo ra khả năng quan sát và giám sát cơ bản để theo dõi mô hình trôi dạt và hiệu suất hệ thống. - Apply hiện đại gói và quản lý phụ thuộc để giữ mã sản xuất của bạn sạch và tái tạo. Bạn sẽ bắt đầu với thuật ngữ MLOps cốt lõi và các khái niệm nền tảng trước khi chuyển bước vào tự động hóa, container hóa, kiểm thử và chiến lược triển khai liên tục. Chương trình này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu cấp độ mới, các nhà phát triển phần mềm và các kỹ sư ML tham vọng muốn học cách vận hành các mô hình mà không cần kinh nghiệm DevOps trước đó. Bắt đầu học cách triển khai và quản lý các mô hình học máy cấp sản xuất ngay hôm nay.