(Inggris) Foundations of MLOps: CI/CD, APIs, and Machine Learning Deployment

Memindahkan model machine learning dari notebook lokal ke lingkungan produksi yang dapat diandalkan memerlukan serangkaian praktik rekayasa perangkat lunak yang khusus. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui konsep inti MLOps, menjembatani kesenjangan antara ilmu data dan DevOps operasional. Anda akan belajar bagaimana mengotomatisasi siklus hidup model machine learning, mulai dari kontrol versi dan integrasi terus-menerus hingga penerapan API yang dapat disesuaikan dan pengaturan sistem pemantauan dasar. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti prinsip-prinsip dasar MLOps dan siklus hidup pembelajaran mesin. - Membuat API yang bersih dan berperforma tinggi untuk model yang melayani menggunakan kerangka kerja modern seperti FastAPI. - Konfigurasi CI / CD pipa untuk otomatis model pengujian, validasi, dan pengiriman. - Containerize aplikasi machine learning menggunakan Docker untuk deploymen konsisten. - Menerapkan strategi dasar pemantauan model dan deteksi drift dalam produksi. Kursus ini dimulai dengan terminologi dan definisi dasar yang penting sebelum bergerak langkah demi langkah melalui konfigurasi lingkungan, desain API, pengujian otomatis, dan strategi deployment. Pelatihan ini dirancang untuk pengembang pemula, ilmuwan data, dan insinyur MLOps yang bercita-cita untuk memahami aliran kerja deployment tanpa perlu pengalaman DevOps sebelumnya. Mulai membangun pipeline machine learning yang siap produksi sekarang.