Основы MLOps: CI / CD, API и развертывание машинного обучения

Перенос модели машинного обучения из локальной переносной компьютерной системы в надежную производственную среду требует специализированного набора методов разработки программного обеспечения. Этот текстовый курс поможет вам разобраться в основных концепциях MLOps, преодолев разрыв между наукой о данных и операционной DevOps. Вы узнаете, как автоматизировать жизненный цикл моделей машинного обучения, начиная от управления версиями и непрерывной интеграции и заканчивая развертыванием масштабируемых API и настройкой базовых систем мониторинга. Что вы узнаете: - Понять основополагающие принципы MLOps и жизненный цикл машинного обучения. - Создание чистых, высокопроизводительных API для обслуживания моделей с использованием современных платформ, таких как FastAPI. - Настройка конвейеров CI / CD для автоматизации тестирования, проверки и доставки модели. - Контейнеризуйте приложения машинного обучения с помощью Docker для последовательных развертываний. - внедрение в практику основных стратегий мониторинга моделей и обнаружения дрейфа. Курс начинается с основной терминологии и основных определений, а затем постепенно переходит к конфигурации среды, разработке API, автоматизированному тестированию и стратегиям развертывания. Это обучение предназначено для начинающих разработчиков, ученых данных и начинающих инженеров MLOps, которые хотят понять рабочие процессы развертывания без предварительного опыта DevOps. Начните создавать готовые к производству конвейеры машинного обучения уже сегодня.