Progettazione di pipeline ML con SageMaker e CI/CD

Questo corso basato su testo ti guida attraverso il processo di operativizzazione dei tuoi flussi di lavoro utilizzando SageMaker e le pratiche di integrazione continua e consegna continua (CI / CD). Passerai dall'addestramento manuale dei modelli alla progettazione di pipeline robuste e automatizzate che gestiscono il preprocessamento, l'addetramento, la valutazione e la distribuzione dei dati.Impara anche a implementare la governance dei modelle i trigger automatizzati per garantire che i tuoi modelli rimangano accurati e aggiornati. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di MLOps e il ciclo di vita dei sistemi di apprendimento automatico. - Crea flussi di lavoro automatizzati utilizzando SageMaker Pipelines per la preparazione, la formazione e la valutazione dei dati. - Configura la governance del registro dei modelli per tracciare, versione e approvare i tuoi modelli di apprendimento automatico. - Implementare l'automazione CI / CD per testare e distribuire pipeline ogni volta che il codice cambia. - Applicare pratiche di osservabilità moderne per monitorare la salute della pipeline e le prestazioni del modello in produzione. - Progetta trigger basati su eventi per riaddestrare automaticamente i modelli quando arrivano nuovi dati. Il corso inizia con la terminologia MLOps di base e l'architettura della pipeline prima di passare alla configurazione dei passaggi di SageMaker, alla gestione del registro e ai flussi di lavoro di distribuzione automatizzati.Leggerai spiegazioni architettoniche dettagliate, esplorerai frammenti di codice strutturati e praticherai esercizi di progettazione scritta. Questo corso è progettato per ingegneri del software, scienziati dei dati e aspiranti ingegneri MLOps che sono nuovi nell'automazione dell'apprendimento automatico.Per iniziare non è richiesta alcuna esperienza precedente di DevOps o SageMaker avanzata. Inizia a creare pipeline di machine learning affidabili e automatizzate oggi stesso.