MLOps pratico: Costruisci e distribuisci pipeline ML con MLflow e DVC

La transizione di un modello di machine learning da un notebook locale a un ambiente di produzione affidabile è una delle maggiori sfide nello sviluppo dell'IA oggi. Questo corso colma il divario tra data science e ingegneria del software introducendoti ai principi fondamentali delle Machine Learning Operations (MLOps). Attraverso spiegazioni scritte strutturate ed esempi di codice pratici, imparerai come costruire pipeline ML automatizzate, riproducibili e monitorate. Progredirai dalla comprensione della terminologia MLOps di base al versioning dei dataset, al tracciamento degli esperimenti del modello e alla distribuzione di API pronte per la produzione. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di MLOps, le fasi del ciclo di vita e le differenze principali tra DevOps e MLOps. - Tracciare e registrare esperimenti di machine learning usando MLflow per garantire la completa riproducibilità. - Configurare Data Version Control (DVC) per gestire e versionare grandi dataset all'interno del tuo flusso di lavoro Git. - Costruire e containerizzare microservizi di machine learning usando FastAPI e Docker. - Applicare i principi di base CI/CD e gli strumenti AutoML low-code per automatizzare l'addestramento e la valutazione del modello. - Implementare il monitoraggio del modello e pratiche di osservabilità di base per rilevare il data drift in produzione. Il corso inizia con la terminologia essenziale e il ciclo di vita MLOps prima di guidarti passo dopo passo attraverso il versioning dei dati, il tracciamento degli esperimenti e la distribuzione containerizzata. Questo corso è progettato per principianti, aspiranti data scientist e ingegneri del software che desiderano entrare nel campo MLOps, senza alcuna esperienza operativa precedente richiesta. Inizia a leggere oggi per costruire pipeline di machine learning affidabili e pronte per la produzione.