MLOps con MLflow y Kubeflow: Rastrear y orquestar modelos de IA

Mover modelos de aprendizaje automático de cuadernos experimentales de Jupyter a entornos de producción confiables es uno de los mayores desafíos en la IA moderna.Este curso le enseñará cómo cerrar esa brecha utilizando herramientas MLOps estándar de la industria. Aprenderá a diseñar, rastrear y automatizar flujos de trabajo robustos de aprendizajes automáticos. Al comprender los principios básicos de MLflow y Kubeflow, obtendrá las habilidades para empaquetar modelos, realizar un seguimiento de experimentos y orquestar complejas tuberías en Kubernetes.Lo que aprenderá: Comprenda los conceptos fundamentales de MLOps, AIOps y el ciclo de vida del aprendizaje automático. Realice un seguimiento de los experimentos, parámetros y métricas de aprendizaje automático con MLflow. Empaquete los modelos de forma sistemática para una implementación reproducible en diferentes entornos. Orqueste flujos de trabajo de aprendizajes automáticos de extremo a extremo con Kubeflow Pipelines en Kubernetes. El curso comienza con la terminología esencial de MLOps y los conceptos fundamentales antes de pasar a las guías escritas paso a paso sobre la configuración de servidores de seguimiento, la configuración del pipeline y la gestión de los ciclos de vida de los modelos. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de MLOps, científicos de datos y desarrolladores que buscan la transición a la producción de IA.No se requiere experiencia previa en DevOps o Kubernetes para comenzar.Comience a leer hoy para transformar su código experimental en tuberías de IA confiables y automatizadas.