MLOps com Vertex AI: Fundamentos de gerenciamento de recursos

A criação de modelos de machine learning é apenas metade da batalha; gerenciar os dados que os alimentam em escala é onde muitos projetos têm dificuldades. Agilizar a forma como você armazena, compartilha e fornece recursos de machine learning é crucial para MLOps robustos e prontos para produção. Este curso baseado em texto orienta você através dos conceitos fundamentais de gerenciamento de recursos usando a Vertex AI, ajudando você a criar pipelines de dados confiáveis e escaláveis. O que você vai aprender: - Entenda os princípios fundamentais do MLOps e o papel de um armazenamento centralizado de recursos. - Configurar e estruturar tipos de entidade, recursos e ambientes de armazenamento no Vertex AI. - Ingest e registro de dados de recursos de diversas fontes de dados em um repositório central. - Servir recursos em tempo real para previsões de baixa latência e serviço em lote para treinamento de modelos. - Rastreie a linhagem de recursos, metadados e controle de versão para garantir a reprodutibilidade do pipeline. - Monitore a qualidade da deriva e dos dados para manter o alto desempenho do modelo ao longo do tempo. Você começará com definições essenciais e arquitetura central de MLOps antes de passar para explicações passo a passo por escrito de ingestão de recursos, armazenamento e fluxos de trabalho de serviço. O material aborda padrões práticos para manter seus modelos de machine learning sincronizados com dados consistentes e de alta qualidade. Este curso é projetado para iniciantes em MLOps, engenheiros de dados e aspirantes a profissionais de aprendizado de máquina que desejam entender as arquiteturas modernas de armazenamento de recursos. Nenhuma experiência avançada em nuvem é necessária para começar. Comece a aprender hoje para criar pipelines de machine learning mais limpos e escaláveis.