Veri Bilimi ve MLOps için OpenShift AI'ye Giriş

Örgütler yapay zekayı hızla benimsiyor, ancak makine öğrenimi modellerini geliştirmeden üretime taşımak için yapılmış, ölçeklenebilir bir platform gerekiyor. OpenShift AI, modeller inşa etmek, eğitmek, dağıtmak ve ölçeklendirmek için gerekli araçları sağlar. Bu metin tabanlı kursta, temel veri bilimi kavramlarını anlamaktan tam yaşam döngüsü MLOps çalışma akışlarını yönetmeye geçiş yapacaksınız. Jupyter dizüstü bilgisayarlarında gezinme, veri bilimi boru hatlarını konfigüre etme ve gerçek dünya uygulamaları için modelleri servis etme becerilerini kazanacaksınız. Ne öğreneceksiniz: 1. OpenShift AI'nin çekirdek mimarisini ve modern MLOp'lardaki rolünü anlayın. 2. İşbirliği veri bilimi için Jupyter notebook ortamlarını başlatın ve ayarlayın. 3. Model eğitimi ve doğrulamayı basitleştirmek için veri bilimi boru hatlarını oluşturmak ve otomatikleştirmek. 4. Uygulama entegrasyonu için ölçeklenebilir API olarak eğitilmiş makine öğrenme modelleri dağıtın. 5. Model izleme ve sürüm kontrolü de dahil olmak üzere modern MLOps en iyi uygulamalarını uygulamak. 6. İzleme-arttırılmış üretim (RAG) iş akışlarını desteklemek için vektör veritabanları ve temel modelleri birleştirin. Kurs, çalışma alanının kurulumu, boru hattı oluşturma ve model dağıtımı gibi pratik, metin tabanlı yürüyüşler yoluyla size rehberlik etmeden önce, bulut-doğru veri biliminin temel kavramlarıyla başlar. Açık açıklamalar ve acil uygulama için tasarlanmış yapısal yapılanma örnekleri yoluyla öğreneceksiniz. Bu kurs, OpenShift AI'ye yeni başlayan ve konteyner orkestrasyonu ile ilgili önceden bir deneyimi olmayan umut verici veri bilimcileri, DevOps mühendisleri ve IT uzmanları için tasarlanmıştır. Bugün öğrenmeye başlayın ve bulut tabanlı makine öğrenimi operasyonlarının gücünü açığa çıkarın.