MLOps e gerenciamento de recursos com a Vertex AI

A transição de modelos de machine learning de um notebook local para um ambiente de produção confiável requer operações robustas. Este curso baseado em texto orienta você através dos princípios básicos das Operações de Machine Learning (MLOps) com um foco especial no gerenciamento de recursos sistematicamente. Você entenderá como projetar, implantar e monitorar pipelines de ML escaláveis. Ao aprender a centralizar e compartilhar recursos, você evitará a distorção no treinamento e manterá seus modelos de produção altamente precisos e confiáveis. O que você aprenderá: Entenda os princípios fundamentais de MLOps e o ciclo de vida dos sistemas de machine learning de produção; Configure e gerencie armazenamentos de recursos centralizados para compartilhar e atender recursos de forma consistente; Implantar pipelines de machine learn escalaveis usando as ferramentas de orquestração de IA da Vertex; Monitorar o desempenho do modelo e detectar a deriva de dados em tempo real Aplicar as melhores práticas para o controle de versão de dados, recursos e artefatos de modelo. O curso começa com definições essenciais de MLOps e conceitos de arquitetura antes de passar para passo-a-passo escritos para engenharia de recursos, implantação de pipeline e monitoramento contínuo. Projetado para aspirantes a engenheiros de ML, cientistas de dados e desenvolvedores novos para MLOps, este curso não requer experiência prévia de implantação de produção. Comece a ler hoje para dominar o lado operacional do machine learning.