Основы MLOps с MLflow и Hugging Face

По мере того как машинное обучение переходит от исследований к производству, способность эффективно отслеживать, управлять и развертывать модели становится критическим навыком. Этот курс предоставляет четкий путь для новичков, чтобы понять операционную сторону машинного обучения с помощью двух наиболее влиятельных инструментов в этой области. Вы научитесь управлять жизненным циклом машинного обучения, а также научитесь поддерживать воспроизводимость, создавать версии моделей и эффективно сотрудничать с помощью современных шаблонов MLOps. * Понять основные принципы MLOps и важность отслеживания экспериментов * Настройка MLflow для регистрации параметров, метрик и артефактов для воспроизводимых результатов * Управление жизненным циклом модели с использованием централизованного реестра модели для контроля версий * Исследуйте Hugging Face Hub, чтобы обнаружить, использовать и обмениваться предварительно обученными моделями и наборами данных * Применять передовые методы организации проектов машинного обучения для обеспечения масштабируемости * Интеграция отслеживания модели в существующие рабочие процессы Python для улучшения наблюдаемости Курс начинается с основной терминологии и основных концепций MLOps, а затем переходит к практическому внедрению системы отслеживания и управления хранилищами. Вы пройдете путь от базового ведения журнала экспериментов до моделирования версионирования и взаимодействия хранилищ с помощью подробных письменных объяснений и примеров кода. Этот курс предназначен для начинающих в области науки данных и машинного обучения, которые хотят изучить операционную сторону области; не требуется предыдущий опыт работы с инструментами MLOps. Начните создавать более профессиональный и воспроизводимый рабочий процесс машинного обучения сегодня.