Xây dựng các đường ống ML trên Google Cloud

Khi các mô hình học máy chuyển từ các máy tính bảng thử nghiệm sang sản xuất, việc triển khai thủ công nhanh chóng trở nên không bền vững. Tự động hóa các luồng công việc này với các đường ống cấu trúc là chìa khóa để xây dựng các hệ thống AI đáng tin cậy, lặp lại và có thể mở rộng. Lớp học chỉ có văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cơ bản của Machine Learning Operations (MLOps) và kiến trúc đường ống dựa trên đám mây. Bạn sẽ có kỹ năng để khái niệm hóa, viết và dàn dựng các đường ống ML mạnh mẽ tự động hóa việc chuẩn bị dữ liệu, đào tạo và triển khai mô hình trên Google Cloud. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các khái niệm cốt lõi của MLOps và chu kỳ sống của các đường ống ML tự động; Cấu hình việc hấp thụ dữ liệu, xử lý trước và các bước đào tạo mô hình như các thành phần đường ống có thể tái sử dụng; Thiết lập và dàn dựng các luồng công việc sử dụng Vertex AI Pipelines; Theo dõi siêu dữ kiện đường ống, đồ tạo tác và lịch sử thực hiện để có thể nhìn thấy dòng dõi đầy đủ; Thực hiện các nguyên tắc giám sát mô hình cơ bản và tích hợp liên tục cho hệ thống ML. Bắt đầu với thuật ngữ đường ống cơ bản và cài đặt đám mây, khóa học này hướng dẫn bạn qua các giải thích viết từng bước và các đoạn mã thực tế. Bạn sẽ tiến triển từ các công việc đơn giản đến việc triển khai đám mây tự động. Lớp học này được thiết kế cho các kỹ sư ML tham vọng, các nhà khoa học dữ liệu và người mới bắt đầu đám mây muốn chuyển từ các kịch bản tĩnh sang các luồng công việc tự động. Không cần kinh nghiệm kỹ thuật đám mây trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để nắm vững các nền tảng của các đường ống ML dựa trên đám mây.