MLOps Foundations: distribuzione di modelli di machine learning in produzione

Questo corso basato su testo ti guida attraverso i principi fondamentali di MLOps, colmando il divario tra la scienza dei dati e l'ingegneria del software. Entro la fine di questo corso, capirai come automatizzare, tracciare, distribuire e monitorare i tuoi modelli utilizzando strumenti standard del settore, assicurando che i tuoe sistemi di apprendimento automatico siano scalabili, riproducibili e sicuri. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura di base di MLOps e il ciclo di vita dei sistemi di apprendimento automatico di livello di produzione. - Traccia gli esperimenti e gestisci sistematicamente i registri dei modelli utilizzando MLflow. - Crea API leggere e robuste per il servizio di modelli utilizzando FastAPI. - Containerizzare le applicazioni di apprendimento automatico con Docker per una distribuzione coerente tra gli ambienti. - Orchestra i flussi di lavoro e automatizza le pipeline di dati utilizzando Prefect. - Configura i dashboard di monitoraggio e osservabilità di base con Grafana per monitorare le prestazioni del modello. - Distribuire modelli containerizzati all'infrastruttura cloud utilizzando i servizi AWS. Il corso inizia con la terminologia essenziale e le basi strutturali prima di passare a guide scritte passo-passo su containerizzazione, sviluppo API, orchestrazione e distribuzione cloud. Potrai leggere spiegazioni complete, analizzare i file di configurazione pronti per la produzione e completare esercizi pratici scritti progettati per rafforzare i concetti del mondo reale. Questo corso è progettato per aspiranti ingegneri ML, data scientist e sviluppatori di software che sono nuovi a MLOps e vogliono imparare le pratiche di distribuzione da zero.Non è richiesta alcuna esperienza precedente in DevOps.Inizia a leggere oggi per padroneggiare le basi delle operazioni di apprendimento automatico e dare vita ai tuoi modelli.