MLOps с искусственным интеллектом Vertex: управление функциями в производстве

В современном машинном обучении последовательное управление признаками в процессах обучения и обслуживания является одной из самых сложных задач при масштабировании моделей в производстве. Этот текстовый курс поможет вам ознакомиться с основными принципами MLOps, сосредоточив внимание на том, как эффективно организовывать, хранить и обрабатывать признаки с помощью Vertex AI. В этом курсе вы узнаете, как создать централизованное хранилище функций, предотвратить ошибки обучения и реализовать автоматизированное включение функций. Вы получите практические знания, необходимые для развертывания надежных, готовых к производству конвейеров машинного обучения, масштабируемых в облаке. Что вы узнаете: - Понять основные концепции MLOps, включая хранилища функций, регистры моделей и автоматизацию конвейера. - Настройте магазин функций Vertex AI для централизации и совместного использования функций в нескольких моделях машинного обучения. - Реализация пакетного и потокового поглощения для обновления значений функций в реальном времени. - Применение передовой практики для мониторинга дрейфа признаков и обеспечения качества данных в производственной деятельности. - Устранение искажений при обучении путем предоставления последовательных значений признаков как во время обучения, так и при выводе. Вы начнете с базовой терминологии MLOps и архитектуры хранилищ функций, а затем перейдете к пошаговым письменным руководствам и фрагментам кода SDK для ввода, обслуживания и управления функциями. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, инженеров программного обеспечения и начинающих профессионалов MLOps, которые хотят понять управление функциями без предварительного опыта облачной инженерии. Начните читать сегодня, чтобы оптимизировать свои рабочие процессы машинного обучения и создавать надежные производственные системы.