Основы MLOps: развертывание моделей машинного обучения в продакшн
Создавайте и автоматизируйте полный жизненный цикл моделей машинного обучения с помощью MLflow, FastAPI, Docker и AWS, чтобы переносить ваши проекты по анализу данных в производственные среды.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
Перенос моделей машинного обучения из локального ноутбука в надежную производственную среду требует набора серьезных операционных навыков. Этот текстовый курс познакомит вас с фундаментальными принципами MLOps, преодолевая разрыв между анализом данных и разработкой программного обеспечения. К концу курса вы поймете, как автоматизировать, отслеживать, развертывать и контролировать свои модели с помощью стандартных отраслевых инструментов, гарантируя, что ваши системы машинного обучения будут масштабируемыми, воспроизводимыми и безопасными.
Что вы узнаете:
- Поймете архитектуру MLOps и жизненный цикл систем машинного обучения промышленного уровня.
- Научитесь систематически отслеживать эксперименты и управлять реестрами моделей с помощью MLflow.
- Создадите легковесные и надежные API для обслуживания моделей с помощью FastAPI.
- Контейнеризируете приложения машинного обучения с помощью Docker для согласованного развертывания в различных средах.
- Научитесь организовывать рабочие процессы и автоматизировать конвейеры данных с помощью Prefect.
- Настроите базовый мониторинг и панели наблюдения с помощью Grafana для отслеживания производительности моделей.
- Развернете контейнеризированные модели в облачной инфраструктуре с использованием сервисов AWS.
Курс начинается с изучения основных терминов и структурных основ, после чего переходит к пошаговым письменным руководствам по контейнеризации, разработке API, оркестрации и облачному развертыванию. Вы изучите подробные объяснения, проанализируете готовые к использованию конфигурационные файлы и выполните практические письменные упражнения, разработанные для закрепления концепций, применяемых в реальной работе.
Этот курс предназначен для начинающих ML-инженеров, специалистов по анализу данных и разработчиков ПО, которые только начинают знакомство с MLOps и хотят освоить практики развертывания с нуля. Опыт работы с DevOps не требуется. Начните чтение сегодня, чтобы освоить основы операций машинного обучения и воплотить свои модели в жизнь.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
🎧
Аудиоверсия включена
Учитесь в дороге — экран не нужен -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 42 мин практического материала
Отзывы
Отзывов пока нет — поделитесь своим первым.
Студенты также прошли
🏆 Самый популярный
🎓 С сертификатом
Профессия Data Science: Руководство для начинающих по приложениям в реальном мире
Сертификат
Практика
59 zł
→
💼 Готовит к работе
🎓 С сертификатом
Моделирование предсказаний с помощью машинного обучения для начинающих
Сертификат
Практика
59 zł
→
💼 Готовит к работе
🎓 С сертификатом
Основы аналитической комбинаторики: анализ алгоритмов и данных
Сертификат
Практика
59 zł
→
⚡ Лучший для старта
🎓 С сертификатом
Финансовые данные для принятия решений
Сертификат
Практика
59 zł
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство