Automatizando pipelines de ML com Airflow e Kubernetes

A transição de modelos de machine learning de scripts locais para pipelines de produção automatizados e confiáveis pode parecer uma tarefa difícil. Gerenciar dependências de dados, agendar execuções e dimensionar a infraestrutura requer uma estratégia estruturada de automação de fluxo de trabalho. Este curso baseado em texto orienta você através dos conceitos fundamentais de MLOps e orquestração de fluxo de trabalho, ajudando você a desenvolver as habilidades para empacotar seus modelos, agendar pipelines de dados complexos e implantar fluxos de trabalho escaláveis que são executados automaticamente. O que você vai aprender: - Entenda os princípios básicos do MLOps e o papel da orquestração do fluxo de trabalho no aprendizado de máquina. - Containerize aplicativos e dependências de aprendizado de máquina usando o Docker. - Projete e agende gráficos acíclicos direcionados robustos (DAGs) usando Airflow. - Implantar e gerenciar pipelines em contêineres escaláveis usando o Kubernetes. - Explore soluções de fluxo de trabalho em nuvem gerenciadas, como o Cloud Composer, para administração simplificada. - Aplique conceitos básicos de CI / CD para automatizar o teste e a implantação do seu código de pipeline. O curso começa com a terminologia-chave, conceitos básicos de pipeline e definições de orquestração fundamental. A partir daí, você progredirá passo a passo através de explicações escritas e trechos de código práticos para criar, containerizar e agendar seus próprios fluxos de trabalho automatizados. Este curso foi projetado para aspirantes a engenheiros de aprendizado de máquina, cientistas de dados e desenvolvedores que desejam fazer a transição do treinamento manual de modelos para pipelines automatizados, sem necessidade de experiência prévia em orquestração. Comece a ler hoje mesmo para dominar as ferramentas essenciais que mantêm os sistemas modernos de machine learning funcionando sem problemas.