Praktyczne MLOps: Budowanie i wdrażanie potoków ML z MLflow i DVC

Przejście modelu uczenia maszynowego z lokalnego notebooka do niezawodnego środowiska produkcyjnego jest dziś jednym z największych wyzwań w rozwoju AI.Ten kurs wypełnia lukę między nauką o danych a inżynierią oprogramowania, wprowadzając podstawowe zasady operacji uczenia się maszyn (MLOps). Dzięki uporządkowanym, pisemnym wyjaśnieniom i praktycznym przykładom kodu dowiesz się, jak budować zautomatyzowane, powtarzalne i monitorowane potoki ML.Będziesz rozwijać się od zrozumienia podstawowej terminologii MLOps do wersjonowania zbiorów danych, śledzenia eksperymentów modelowych i wdrażania gotowych do produkcji interfejsów API. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje MLOps, etapy cyklu życia i podstawowe różnice między DevOps i MLOp. - Śledź i rejestruj eksperymenty z uczeniem maszynowym za pomocą MLflow, aby zapewnić pełną powtarzalność. - Skonfiguruj kontrolę wersji danych (DVC), aby zarządzać i weryfikować duże zestawy danych w przepływie pracy Git. - Twórz i konteneryzuj mikrousługi uczenia maszynowego za pomocą FastAPI i Docker. - Zastosuj podstawowe zasady CI / CD i narzędzia AutoML o niskim kodzie, aby zautomatyzować szkolenie i ocenę modelu. - Wdrażaj monitorowanie modelu i podstawowe praktyki obserwacji w celu wykrywania dryfu danych w produkcji. Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii i cyklu życia MLOps, zanim przeprowadzi Cię krok po kroku przez wersjonowanie danych, śledzenie eksperymentów i wdrażanie kontenerowe. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, aspirujących naukowców zajmujących się danymi i inżynierów oprogramowania, którzy chcą wejść w dziedzinę MLOps, bez wcześniejszego doświadczenia w operacjach. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować niezawodne, gotowe do produkcji potoki uczenia maszynowego.