MLOps Foundations: Deploy and Monitor Production ML Models (bằng tiếng Anh).

Chuyển đổi một mô hình học máy từ một máy tính bảng địa phương sang một môi trường sản xuất đáng tin cậy đòi hỏi nhiều hơn chỉ là khoa học dữ liệu tốt. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các nguyên tắc cốt lõi của Machine Learning Operations (MLOps) để giúp bạn nối kết khoảng cách giữa phát triển mô hình và hoạt động hệ thống. Bạn sẽ hiểu cách thiết kế, triển khai và duy trì các đường ống ML tự động đảm bảo các mô hình của bạn vẫn chính xác, an toàn và có thể mở rộng trong môi trường thế giới thực. Bạn sẽ học được: - Hiểu thuật ngữ MLOps cơ bản, chu kỳ sống và các mô hình kiến trúc cốt lõi. - Thiết lập các mô hình học máy vào môi trường sản xuất sử dụng các nguyên tắc đóng gói và container tiêu chuẩn. - Cấu hình các đường ống tích hợp liên tục và liên tục (CI / CD) được thiết kế cho các luồng công việc học máy. - Theo dõi hiệu suất mô hình trong thời gian thực để phát hiện dữ liệu trôi dạt và khái niệm trôi. - Ứng dụng các thực hành quan sát hiện đại để theo dõi sức khỏe hệ thống và mô hình đo lường dự đoán. - Đánh giá hiệu suất mô hình sau triển khai bằng cách sử dụng các chiến lược kiểm thử và xác nhận tự động. Chương trình này bắt đầu với các định nghĩa và khái niệm chu kỳ sống cần thiết trước khi chuyển sang các bước viết từng bước về chiến lược triển khai, tự động hóa đường ống và giám sát sản xuất. Được thiết kế cho người mới bắt đầu, kỹ sư phần mềm và nhà phân tích dữ liệu muốn bước vào lĩnh vực MLOps, không cần kinh nghiệm DevOps trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để làm chủ nền tảng của các hoạt động học máy sản xuất.