Implementação e avaliação automatizadas de machine learning

A transição de um modelo de machine learning de um notebook local para um ambiente de produção pode ser um processo manual frágil e propenso a erros. Este curso ensina como estabelecer pipelines automatizados que avaliam, empacotam e implantam seus modelos de forma segura e consistente. Você fará a transição de transferências de modelos manuais para um fluxo de trabalho MLOps moderno. Ao ler nossas explicações estruturadas e analisar configurações práticas e exemplos de código, você entenderá como configurar a integração contínua, executar testes de avaliação automatizados e monitorar o desempenho do modelo na produção. O que você aprenderá: - Entenda as fases fundamentais do ciclo de vida do MLOps e as estratégias de implantação do modelo. - Automatize o teste e a validação do modelo para garantir que o desempenho não se degrade antes do lançamento. - Configure pipelines CI / CD para empacotar e implantar modelos automaticamente. - Aplique técnicas básicas de monitoramento e observabilidade de modelos para detectar desvios na produção. - Implementar o controle de versão para artefatos de código e modelo para garantir a reprodutibilidade. Começamos com a terminologia principal e os conceitos fundamentais de implantação antes de passar passo a passo pelos testes automatizados, empacotamento e integração de pipeline. Este curso é projetado para cientistas de dados iniciantes, engenheiros de software e aspirantes a profissionais de MLOps. Nenhuma experiência de implantação anterior é necessária. Comece a criar pipelines de implantação robustos e automatizados hoje mesmo.