Hệ thống học máy sản xuất GCP

Chuyển một mô hình học máy từ một máy tính bảng địa phương sang một môi trường sản xuất đáng tin cậy đòi hỏi một bộ kỹ năng kỹ thuật khác biệt. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các mô hình kiến trúc và công cụ cần thiết để xây dựng, triển khai và giám sát các đường ống ML có thể mở rộng trên GCP. Bạn sẽ chuyển từ huấn luyện các mô hình cô lập để xây dựng hệ thống ML hoàn toàn tự động, sẵn sàng sản xuất. Bằng cách đọc các giải thích chi tiết và phân tích các ví dụ mã có cấu trúc, bạn sẽ hiểu cách quản lý các đường ống dữ liệu, phối hợp các luồng công việc và duy trì hiệu suất mô hình theo thời gian. Bạn sẽ học được: 1. Hiểu các khái niệm MLOps cơ bản và kiến trúc hệ thống sản xuất. 2. Xây dựng các đường ống ML tự động để dàn dựng việc hấp thụ dữ liệu, đào tạo và triển khai. 3. Cấu hình mô hình phục vụ các thành phần cho các dự đoán chậm và thông lượng cao. 4. Thực hiện giám sát liên tục để phát hiện dữ liệu trôi nổi và giảm hiệu suất mô hình. 5. Apply hiện đại CI / CD thực hành đặc biệt phù hợp cho các luồng công việc học máy. 6.Tìm hiểu cơ sở dữ liệu vector hiện đại và các mô hình tăng cường thu hồi trong sản xuất. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ thiết yếu và kiến trúc cốt lõi của hệ thống sản xuất trước khi chuyển sang cấu hình đường ống và các chiến lược giám sát. Nó kết thúc với hướng dẫn thực tế về duy trì sức khỏe hệ thống và nâng cấp cơ sở hạ tầng của bạn. Lớp học này được thiết kế cho các kỹ sư ML tham vọng, các nhà khoa học dữ liệu và các nhà phát triển phần mềm muốn chuyển sang kỹ thuật cấp sản xuất, mà không cần kinh nghiệm đám mây tiên tiến trước đó. Bắt đầu xây dựng hệ thống học máy đáng tin cậy, tự động trên đám mây hôm nay.