Vertex AI MLOps: valutazione e monitoraggio dei modelli

L'implementazione di modelli di machine learning è solo metà della battaglia. Assicurarsi che rimangano affidabili, accurati e corretti in produzione è il punto di partenza per le vere MLOp. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali della valutazione e del monitoraggio dei modelli su Vertex AI. Attraverso la lettura di scenari pratici, capirai come valutare sistematicamente le prestazioni del modello, rilevare la deriva e implementare strategie di valutazione continua sia per i tradizionali algoritmi predittivi che per i moderni modelli di IA generativi. Cosa imparerai: Comprendere i principi fondamentali di MLOps e i servizi core di Vertex AI; Valutare le prestazioni del modello predittivo utilizzando metriche chiave come precisione, richiamo e curve ROC; Valuta l'intelligenza artificiale generativa e i modelli di linguaggio di grandi dimensioni utilizzando moderni framework di valutazione; Configura il monitoraggio continuo per rilevare la deriva dei dati e la deriva concettuale in Implementare pipeline di valutazione automatizzate per semplificare la selezione e l'ottimizzazione dei modelli; Applicare le best practice per il versioning dei modelle, il tracciamento dei lineage e la governance.Il corso inizia con la terminologia essenziale e i concetti fondamentali di MLOps prima di passare a passaggi scritti passo-passo degli strumenti Vertex AI. Questo corso è progettato per i data scientist principianti, gli aspiranti ingegneri MLOps e gli sviluppatori di software che cercano di comprendere la gestione del ciclo di vita del modello, senza che sia richiesta alcuna esperienza precedente di ingegneria del cloud. Inizia a leggere oggi stesso per creare pipeline di machine learning affidabili e di livello di produzione con sicurezza.