Основы MLOps: развертывание моделей машинного обучения в продакшн — WalkSelf
⏱ 2 ч 42 мин 📚 27 уроков 🎧 Аудиоверсия

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.

Написать отзыв

☆☆☆☆☆
После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

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