Concevoir des systèmes de Machine Learning en production sur GCP

La transition d'un modèle de machine learning d'un notebook local vers un système fiable de qualité production nécessite un changement de mentalité, passant de la simple précision à la scalabilité et à la conception de systèmes. La construction de ces systèmes sur une infrastructure cloud exige une compréhension approfondie de l'architecture, des pipelines de données et des stratégies de déploiement. Dans ce cours textuel, vous apprendrez à concevoir et déployer des systèmes de machine learning robustes et prêts pour la production sur GCP. Vous découvrirez comment passer du code expérimental à des pipelines automatisés qui gèrent l'entraînement distribué, l'inférence en temps réel et la surveillance continue du système. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les modèles architecturaux fondamentaux des systèmes de machine learning en production, y compris l'entraînement et l'inférence statiques par rapport aux dynamiques. - Configurer des pipelines d'entraînement distribué en utilisant TensorFlow et exploiter des accélérateurs matériels haute performance comme les TPU. - Concevoir des architectures d'inférence évolutives pour servir les modèles efficacement sous des charges de travail variables. - Implémenter des pratiques MLOps modernes, y compris l'orchestration de pipelines de base et la surveillance des modèles pour la dérive des données. - Appliquer les meilleures pratiques pour la gestion des ressources, l'optimisation des coûts et la fiabilité du système sur GCP. Vous commencerez par maîtriser les concepts et le vocabulaire de base avant de passer aux modèles de conception structurelle, au calcul distribué et aux stratégies de service en direct. Le matériel écrit vous guidera à travers les décisions architecturales pratiques et les configurations système sans nécessiter d'expertise cloud préexistante complexe. Ce cours est conçu pour les futurs ingénieurs ML, les data scientists et les architectes cloud qui souhaitent construire des systèmes de qualité production. Aucune expérience DevOps avancée n'est requise, car nous commençons par les concepts fondamentaux et construisons systématiquement. Commencez à lire dès aujourd'hui pour combler le fossé entre le machine learning expérimental et les systèmes de production de niveau entreprise.