Производство Инженерное обеспечение машинного обучения: пакеты, API и тестирование

Перенос модели машинного обучения из локальной переносной компьютера в надежную производственную среду требует специальных инженерных навыков. Этот текстовый курс поможет вам пройти основные этапы упаковки, подачи и тестирования моделей. Вы узнаете, как превратить необработанные файлы модели в чистые, воспроизводимые пакеты Python, упаковывать их в высокопроизводительные API и писать надежные тесты для предотвращения сбоев при развертывании. Что вы узнаете: - Понять основные концепции ML производства и переход от исследований к развертыванию. - Упаковка моделей машинного обучения с использованием современных инструментов упаковки Python, таких как Poetry. - Создание чистых, высокопроизводительных API с использованием FastAPI для обслуживания предсказаний модели. - Написать автоматизированные тесты единиц и интеграции с помощью pytest для обеспечения надежности модели и конвейера. - Внедрение схем проверки для защиты и проверки входных данных до их поступления в вашу модель. - Структурировать базу кодов ML для бесшовной интеграции в конвейеры непрерывной доставки. Курс начинается с основных определений и структурных шаблонов, а затем шаг за шагом проходит через пакетирование кода, создание API и всеобъемлющие стратегии тестирования. Эта программа предназначена для начинающих инженеров ML, ученых данных и разработчиков программного обеспечения, переходящих к операциям машинного обучения, требующих только базовых знаний Python. Начните читать сегодня, чтобы преодолеть разрыв между обучением модели и производственным развертыванием.