Systemy uczenia maszynowego GCP Production

Przeniesienie modelu uczenia maszynowego z lokalnego notebooka do niezawodnego środowiska produkcyjnego wymaga odrębnego zestawu umiejętności inżynierskich. Ten kurs tekstowy obejmuje podstawowe wzorce architektoniczne i narzędzia potrzebne do tworzenia, wdrażania i monitorowania skalowalnych potoków ML na platformie GCP. Przejdziesz od trenowania odizolowanych modeli do budowania w pełni zautomatyzowanych, gotowych do produkcji systemów ML. Czytając nasze szczegółowe wyjaśnienia i analizując przykłady kodu strukturalnego, zrozumiesz, jak zarządzać potokami danych, organizować przepływy pracy i utrzymywać wydajność modelu w czasie. Czego się nauczysz: 1. Zrozumieć podstawowe koncepcje MLOps i architekturę systemu produkcyjnego. 2. Twórz zautomatyzowane potoki ML, aby organizować pobieranie danych, szkolenie i wdrażanie. 3. Skonfiguruj komponenty obsługujące model dla prognoz o niskim opóźnieniu i wysokiej przepustowości. 4. Wdrożyć ciągłe monitorowanie w celu wykrycia dryfowania danych i degradacji wydajności modelu. Zastosuj nowoczesne praktyki CI / CD specjalnie dostosowane do przepływów pracy uczenia maszynowego. Poznaj nowoczesne bazy danych wektorowych i wzorce generowania wzbogaconych w produkcji. Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii i podstawowej architektury systemów produkcyjnych, zanim przejdziemy do konfiguracji rurociągów i strategii monitorowania. Na koniec zawiera praktyczne wskazówki dotyczące utrzymania kondycji systemu i skalowania infrastruktury. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących inżynierów ML, naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą przejść do inżynierii na poziomie produkcyjnym, bez wcześniejszego zaawansowanego doświadczenia w chmurze. Zacznij tworzyć niezawodne, zautomatyzowane systemy uczenia maszynowego w chmurze już dziś.