Podstawy MLOps z MLflow i Hugging Face

Ponieważ uczenie maszynowe przechodzi z badań do produkcji, umiejętność skutecznego śledzenia, zarządzania i wdrażania modeli jest teraz kluczową umiejętnością.Ten kurs zapewnia początkującym jasną ścieżkę do zrozumienia operacyjnej strony uczenia maszynowego za pomocą dwóch najbardziej wpływowych narzędzi w tej dziedzinie. Dzięki zorganizowanym lekcjom opartym na tekście dowiesz się, jak zachować powtarzalność, wersjonować swoje modele i skutecznie współpracować przy użyciu nowoczesnych wzorców MLOps. * Zrozum podstawowe zasady MLOps i znaczenie śledzenia eksperymentów * Skonfiguruj MLflow, aby rejestrować parametry, wskaźniki i artefakty w celu uzyskania powtarzalnych wyników * Zarządzanie cyklem życia modelu za pomocą scentralizowanego rejestru modelu do kontroli wersji * Poznaj Hugging Face Hub, aby odkrywać, używać i udostępniać wstępnie wyszkolone modele i zestawy danych * Zastosuj najlepsze praktyki organizowania projektów uczenia maszynowego, aby zapewnić skalowalność * Zintegruj śledzenie modelu z istniejącymi przepływami pracy Pythona w celu lepszej obserwacji Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii i podstawowych pojęć związanych z MLOps, zanim przejdziemy do praktycznej implementacji śledzenia i zarządzania repozytorium.Będziesz przechodzić od podstawowego rejestrowania eksperymentów do wersjonowania modelu i interakcji repozytorium poprzez szczegółowe pisemne wyjaśnienia i przykłady kodu. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących w dziedzinie danych i uczenia maszynowego, którzy chcą nauczyć się operacyjnej strony pola; nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z narzędziami MLOps. Zacznij budować bardziej profesjonalny i powtarzalny przepływ pracy uczenia maszynowego już dziś.