Обслуживание моделей и операции MLO: развертывание машинного обучения в производстве

Перенос модели машинного обучения из локальной переносной компьютерной системы в надежную производственную среду требует определенного набора инженерных навыков. Этот текстовый курс поможет вам ознакомиться с основными принципами MLOps, помогая вам преодолеть разрыв между наукой о данных и программным обеспечением. Вы узнаете, как перейти от тренировочных моделей к их надежному обслуживанию реальных пользователей. Понимание жизненного цикла производственных систем ML поможет вам разрабатывать надежные конвейеры развертывания, отслеживать производительность модели и справляться с дрейфом данных в реальном мире. Что вы узнаете: Понимание основных концепций MLOps, этапов жизненного цикла и различий между средами разработки и производства; Настройка архитектур обслуживания моделей для обработки прогнозов в реальном времени и пакетов; Реализация стратегий обнаружения дрейфа для определения того, когда модели нуждаются в переобучении; Применение основных понятий контейнеризации к Создание простых рабочих процессов непрерывной интеграции и метрики наблюдаемости для проверки работоспособности модели. Курс начинается с основной терминологии и жизненного цикла MLOps, прежде чем перейти к стратегиям развертывания, контейнеризации и мониторингу после разверывания. Вы узнаете это благодаря четким текстовым объяснениям и практическим примерам конфигурации. Этот курс предназначен для начинающих инженеров ML, ученых данных и разработчиков программного обеспечения, которые впервые используют MLOps. Не требуется предыдущий опыт развертывания в производственной среде, хотя полезно иметь базовое понимание концепций машинного обучения. Начните свой путь к производственному машинному обучению сегодня.