GCP MLOps: distribuzione di modelli di IA e machine learning in produzione

Molti modelli di machine learning non superano mai la fase sperimentale perché il passaggio alla produzione richiede un insieme di competenze completamente diverso.Questo corso ti aiuta a superare il collo di bottiglia della distribuzione insegnandoti i fondamenti delle MLOp su GCP. Imparerai come creare pipeline di distribuzione robuste, assicurando che gli scienziati e gli ingegneri dei dati possano collaborare per confezionare, distribuire, monitorare e aggiornare i modelli in modo affidabile in un ambiente cloud. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di MLOps, le fasi del ciclo di vita e la terminologia chiave - Creare pacchetti e distribuire modelli di machine learning ai servizi di previsione GCP - Configurare pipeline automatizzate per l'integrazione continua e la consegna di flussi di lavoro ML - Monitorare i modelli di produzione per rilevare il degrado delle prestazioni e la deriva dei dati - Stabilire flussi di lavoro collaborativi tra sviluppo e operazioni utilizzando registri di modello Questo corso inizia con le definizioni di base e i fondamenti dell'architettura cloud prima di guidarti attraverso le configurazioni passo-passo per il confezionamento del modello, le strategie di distribuzione e il monitoraggio continuo. È progettato per i principianti, gli aspiranti data engineer e i data scientist che desiderano espandersi nelle operazioni di produzione, senza la necessità di un'esperienza DevOps avanzata.