Orkiestracja przepływu pracy ML z Vertex AI Pipelines

Skalowanie uczenia maszynowego z lokalnego notebooka do niezawodnego, powtarzalnego potoku produkcyjnego jest jednym z największych wyzwań w nowoczesnej sztucznej inteligencji. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez proces automatyzacji i zarządzania przepływami pracy ML za pomocą Vertex AI Pipelines. Przejdziesz od ręcznego szkolenia modelu do w pełni zorganizowanych potoków MLOps, odkrywając, jak połączyć pobieranie danych, przetwarzanie wstępne, szkolenie i wdrażanie w spójny, zautomatyzowany system, który zapewnia odtwarzalność i śledzenie. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje MLOps i podstawowe czynniki biznesowe leżące u podstaw orkiestracji rurociągów. - Twórz komponenty rurociągów wielokrotnego użytku za pomocą nowoczesnych zestawów SDK opartych na Pythonie. - Śledź wskaźniki rurociągu, parametry i pochodzenie artefaktów w celu pełnej możliwości audytu modelu. - Skonfiguruj zautomatyzowane wyzwalacze i zintegruj praktyki CI / CD z przepływami pracy uczenia maszynowego. - Wdrażaj wyszkolone modele do punktów końcowych prognozowania w ramach bezproblemowego rurociągu. Ten kurs zaczyna się od podstawowej terminologii, podstawowych pojęć i podstawowych definicji architektury rurociągu, zanim przejdziemy do krok po kroku pisemnych przewodników i przykładów konfiguracji. Będziesz pracować nad praktycznymi scenariuszami, czytać jasne wyjaśnienia definicji rurociągów i ćwiczyć z uporządkowanymi ćwiczeniami pisemnymi. Ten kurs jest przeznaczony dla naukowców zajmujących się danymi, inżynierów ML i programistów, którzy są nowicjuszami w orkiestracji potoków. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z MLOps opartymi na chmurze, co czyni go idealnym punktem wyjścia dla początkujących. Zacznij czytać już dziś, aby wprowadzić automatyzację i niezawodność do swoich procesów uczenia maszynowego.