ML Pipelines trên đám mây với Vertex AI

Trong thế giới của AI hiện đại, xây dựng một mô hình chỉ là bước đầu tiên; thách thức thực sự nằm ở việc tự động hóa và quy mô toàn bộ chu kỳ sống. Chuyển đổi từ các thí nghiệm sổ tay thủ công sang các luồng công việc tự động mạnh mẽ là cần thiết cho bất kỳ kỹ sư học máy tham vọng nào. Lớp học chỉ có văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cơ bản của Machine Learning Operations (MLOps) và cho bạn thấy cách thiết kế, xây dựng và chạy các đường ống ML sẵn sàng sản xuất trên đám mây. Bạn sẽ học cách tự động hóa việc chuẩn bị dữ liệu, đào tạo mô hình, đánh giá và triển khai sử dụng dịch vụ đám mây hiện đại. Bạn sẽ học được gì: • Hiểu các nguyên tắc cốt lõi của MLOps và dàn dựng đường ống • Cấu hình các thành phần hấp thu dữ liệu và xử lý trước bằng cách sử dụng các công cụ đám mây tiêu chuẩn • Tạo các đường ống huấn luyện tự động với Vertex AI và Kubeflow • Thiết lập các mô hình huấn Luyện cho các điểm cuối có thể mở rộng để phục vụ thời gian thực • Thực hiện giám sát đường ống và siêu dữ kiện • Apply modern CI/CD practices to automate pipeline execution and updates. Bạn sẽ bắt đầu với thuật ngữ cơ bản của các đường ống học máy và khám phá từng bước kiến trúc đường ống, thiết kế thành phần và triển khai orchestrator. Các bài học viết cung cấp sự rõ ràng về khái niệm và các ví dụ cấu hình thực tế để giúp bạn xây dựng dòng công việc tự động đầu tiên của bạn. Lớp học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu mới bắt đầu, kỹ sư phần mềm và những người đam mê đám mây muốn học các kiến thức cơ bản của MLOps. Không cần kinh nghiệm kỹ thuật đường ống trước đây, mặc dù một hiểu biết cơ bản về Python là hữu ích. Bắt đầu đọc hôm nay để làm chủ nền tảng của tự động hóa ML dựa trên đám mây.