أساسيات MLOps: خطوط الأنابيب الآلية باستخدام Kubernetes وأدوات السحابة

يتطلب توسيع نطاق التعلم الآلي من دفتر ملاحظات إلى بيئة إنتاج أكثر من مجرد كود؛ فهو يتطلب إطار عمل تشغيلي قويًا. تقدم هذه الدورة مسارًا واضحًا لأولئك الذين يتطلعون إلى سد الفجوة بين علم البيانات وهندسة البرمجيات الموثوقة. ستتعلم كيفية تحويل النماذج الثابتة إلى خدمات قابلة للتطوير وآلية يمكنها التعامل مع متطلبات البيانات في العالم الحقيقي. بنهاية هذه الدورة، ستتمكن من تصميم وصيانة سير عمل MLOps من البداية إلى النهاية باستخدام أدوات قياسية في الصناعة. ستنتقل من فهم الإصدارات الأساسية إلى تنفيذ استراتيجيات تنسيق الحاويات المعقدة والتكامل المستمر. ما ستتعلمه: - فهم المبادئ الأساسية لـ MLOps ودورة حياة التعلم الآلي بجودة الإنتاج. - إدارة إصدارات البيانات والكود باستخدام DVC و Git لضمان قابلية تكرار المشروع. - أتمتة تدريب النماذج وسير عمل النشر باستخدام أدوات CI/CD مثل Jenkins و GitHub Actions. - حاوية تطبيقات التعلم الآلي باستخدام Docker وتنسيقها باستخدام Kubernetes. - تتبع التجارب وإدارة إصدارات النماذج باستخدام MLFlow والسجلات المركزية. - مراقبة أداء النموذج واكتشاف انحراف البيانات باستخدام Prometheus و Grafana. - تطبيق أنماط MLOps الحديثة بما في ذلك المراقبة الأساسية لـ LLM وإدارة بيانات المتجهات. تبدأ الدورة بتعريفات أساسية ومصطلحات رئيسية قبل أن ترشدك خلال التطبيق العملي للأتمتة والحاوية والمراقبة. ستعمل من خلال الشروحات المكتوبة وتمارين قائمة على الكود تحاكي سيناريوهات الإنتاج في العالم الحقيقي. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين في علم البيانات أو هندسة البرمجيات أو DevOps الذين يرغبون في تعلم الجانب التشغيلي للتعلم الآلي. لا يلزم وجود خبرة سابقة بأدوات MLOps. ابدأ في بناء بنية تحتية قابلة للتطوير وموثوقة للتعلم الآلي اليوم.