Orquestração de fluxo de trabalho de ML com Vertex AI Pipelines

A escalabilidade do machine learning de um notebook local para um pipeline de produção confiável e repetível é um dos maiores desafios da IA moderna. Este curso baseado em texto orienta você pelo processo de automatização e gerenciamento de seus fluxos de trabalho de ML usando o Vertex AI Pipelines. Você fará a transição do treinamento manual de modelos para pipelines MLOps totalmente orquestrados, descobrindo como conectar a ingestão de dados, o pré-processamento, o treinamento e a implantação em um sistema coeso e automatizado que garante reprodutibilidade e rastreamento. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de MLOps e os principais drivers de negócios por trás da orquestração de pipeline. - Crie componentes de pipeline reutilizáveis usando SDKs modernos baseados em Python. - Rastreie métricas, parâmetros e linhagem de artefatos do pipeline para uma auditoria completa do modelo. - Configure gatilhos automatizados e integre práticas de CI / CD em seus fluxos de trabalho de aprendizado de máquina. - Implantar modelos treinados para pontos finais de previsão como parte de um pipeline contínuo. Este curso começa com terminologia essencial, conceitos básicos e definições fundamentais da arquitetura de pipeline antes de passar para guias escritos passo a passo e exemplos de configuração. Você trabalhará através de cenários práticos, lendo explicações claras de definições de pipeline e praticando com exercícios escritos estruturados. Este curso foi projetado para cientistas de dados, engenheiros de ML e desenvolvedores que são novos na orquestração de pipeline. Nenhuma experiência prévia com MLOps baseados em nuvem é necessária, tornando-o o ponto de partida perfeito para iniciantes. Comece a ler hoje mesmo para trazer automação e confiabilidade aos seus fluxos de trabalho de machine learning.