MLOps avec Vertex AI : Gestion des fonctionnalités en production

La mise à l'échelle des modèles d'apprentissage automatique d'un notebook local vers un environnement de production fiable nécessite une gestion robuste des fonctionnalités. La gestion de la cohérence des données entre la formation et le service est l'un des plus grands obstacles dans les MLOps modernes. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts fondamentaux des MLOps, en vous concentrant spécifiquement sur la manière de gérer les fonctionnalités à l'aide de Vertex AI. Vous apprendrez à centraliser, partager et servir des fonctionnalités d'apprentissage automatique en toute sécurité, en garantissant la cohérence tout au long de votre cycle de vie ML. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les principes fondamentaux des MLOps et le rôle des magasins de fonctionnalités dans les pipelines de production * Configurer Vertex AI Feature Store pour centraliser vos données d'apprentissage automatique * Ingérer, enregistrer et organiser les données de fonctionnalités pour la formation et le service en ligne * Prévenir le décalage entre la formation et le service en maintenant une source unique de vérité pour les fonctionnalités * Appliquer les meilleures pratiques pour surveiller la dérive des fonctionnalités et la qualité des données au fil du temps * Mettre en œuvre des flux de travail MLOps modernes pour automatiser l'ingestion et les mises à jour des fonctionnalités. Vous commencerez par la terminologie fondamentale des MLOps et des magasins de fonctionnalités, puis vous progresserez vers des scénarios pratiques où vous définirez, ingérerez et servirez des fonctionnalités. Le cours se termine par des stratégies avancées pour surveiller la santé des fonctionnalités et maintenir des pipelines de production performants. Ce cours est conçu pour les data scientists débutants, les ingénieurs en apprentissage automatique et les développeurs cherchant à faire la transition vers les MLOps. Aucune expérience préalable avec Vertex AI n'est requise, bien qu'une compréhension de base des concepts d'apprentissage automatique et de Python soit utile. Commencez à lire dès aujourd'hui pour maîtriser la gestion des fonctionnalités et élever vos compétences en ingénierie MLOps.