Разработка и развертывание конвейеров ML на облачных платформах

Переход модели машинного обучения с локального ноутбука на надежную, автоматизированную производственную систему требует надежной конструкции конвейера. В этом текстовом курсе вы узнаете основные принципы создания и развертывания масштабируемых конвейеров машинного обучения на современных облачных платформах, а также управления ими. Вы перейдете от ручной подготовки моделей к полностью автоматизированным рабочим процессам, овладеете шаблонами, необходимыми для организации ввода данных, предварительной обработки, подготовки и развертывания. Вы получите глубокое понимание передовых методов MLOps, обеспечивающих сохранение точности, воспроизводимости и простоты обслуживания моделей с течением времени. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций конвейера ML и основных этапов MLOps - Разработка автоматизированных рабочих процессов по вводу и предварительной обработке данных в облачной инфраструктуре - Оркестрирование учебных заданий с использованием конвейеров Kubeflow и Vertex AI - Реализация непрерывной интеграции и непрерывного предоставления (CI / CD) для моделей машинного обучения - Настройка мониторинга модели для обнаружения дрейфа данных и ухудшения производительности - Практика управления метаданными и родословной артефактов для полной воспроизводимости. Курс начинается с основной терминологии и архитектуры конвейера, а затем переходит к поэтапным письменным руководствам по оркестрации, автоматизации и облачной интеграции. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, инженеров программного обеспечения и начинающих профессионалов MLOps, которые хотят масштабировать свои проекты машинного обучения; предыдущий опыт работы с облачным конвейером не требуется. Начните читать сегодня, чтобы преобразовать ваши локальные сценарии ML в готовые к производству автоматизированные конвейеры.