Phân phối và gỡ lỗi ML Microservices trong sản xuất

Chuyển một mô hình học máy từ một máy tính xách tay sang một môi trường sản xuất đáng tin cậy là một trong những thách thức lớn nhất trong kỹ thuật phần mềm hiện đại. Lớp học dựa trên văn bản này nối liền khoảng cách giữa khoa học dữ liệu và DevOps bằng cách dạy bạn cách đóng gói và chạy mô hình như dịch vụ vi mô có thể mở rộng. Bạn sẽ tiến triển từ việc hiểu kiến trúc microservice cốt lõi đến triển khai thực tế và chiến lược gỡ lỗi thế giới thực, giành được niềm tin để containerize mô hình của bạn, phơi bày chúng thông qua API, và giám sát hiệu suất của chúng trong sản xuất. Bạn sẽ học được: - Hiểu kiến trúc nền tảng của dịch vụ vi mô học máy và chu kỳ sống sản xuất. - Tạo API mạnh mẽ để phục vụ dự đoán mô hình sử dụng khung web hiện đại. - Containerize ứng dụng học máy cho triển khai đồng bộ trên các môi trường. - Gỡ lỗi lỗi sản xuất phổ biến, từ xung đột phụ thuộc đến rò rỉ bộ nhớ. - Thực hiện khả năng quan sát cơ bản, ghi chép và giám sát hiệu suất để phát hiện mô hình trôi dạt. - Ứng dụng các nguyên tắc tích hợp liên tục để tự động hóa mô hình triển khai đường ống an toàn. Chúng tôi bắt đầu với thuật ngữ thiết yếu và các nền tảng của microservices trước khi chuyển bước qua bước tạo API, containerization và kỹ thuật gỡ lỗi tích cực. Bạn sẽ học qua các giải thích rõ ràng, viết và các ví dụ mã thực tế được thiết kế cho ứng dụng thế giới thực. Lớp học này được thiết kế cho các kỹ sư ML tham vọng, các nhà khoa học dữ liệu và các nhà phát triển hiểu các khái niệm học máy cơ bản và muốn làm chủ đường ống triển khai sản xuất. Bắt đầu hành trình của bạn hướng tới việc thành thạo triển khai machine learning sẵn sàng sản xuất ngay hôm nay.