Fondamenti di MLOps: CI/CD, API e Deployment di Machine Learning

Il passaggio di un modello di machine learning da un notebook locale a un ambiente di produzione affidabile richiede un insieme specializzato di pratiche di ingegneria del software. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali di MLOps, colmando il divario tra data science e DevOps operativo. Imparerai come automatizzare il ciclo di vita dei modelli di machine learning, dal controllo di versione e integrazione continua alla distribuzione di API scalabili e alla configurazione di sistemi di monitoraggio di base. Cosa imparerai: - Comprendere i principi fondamentali di MLOps e il ciclo di vita del machine learning. - Costruire API pulite e ad alte prestazioni per il serving di modelli utilizzando framework moderni come FastAPI. - Configurare pipeline CI/CD per automatizzare il testing, la validazione e la consegna dei modelli. - Containerizzare applicazioni di machine learning usando Docker per deployment coerenti. - Implementare strategie di monitoraggio di base dei modelli e di rilevamento del drift in produzione. Il corso inizia con la terminologia essenziale e le definizioni fondamentali prima di procedere passo dopo passo attraverso la configurazione dell'ambiente, la progettazione di API, il testing automatizzato e le strategie di deployment. Questa formazione è progettata per sviluppatori principianti, data scientist e aspiranti ingegneri MLOps che desiderano comprendere i flussi di lavoro di deployment senza la necessità di precedente esperienza DevOps. Inizia oggi stesso a costruire pipeline di machine learning pronte per la produzione.