Основы MLOps: развертывание готовых к производству систем ML

Создание модели машинного обучения – это только половина битвы; реальная проблема заключается в развертывании, масштабировании и поддержании ее в производстве. Этот всеобъемлющий текстовый курс ликвидирует разрыв между наукой о данных и программной инженерией, показывая, как создавать надежные, автоматизированные системы. Вы узнаете, как преобразовать ручные рабочие процессы машинного обучения в надежные, повторяемые конвейеры, обеспечивая, чтобы ваши модели оставались точными и доступными в реальном мире. Понимая основные принципы MLOps, вы сможете упаковывать модели, автоматизировать тестирование, развертывать в облачных средах и отслеживать производительность во времени. С помощью структурированных письменных уроков и практических примеров кода вы приобретете навыки, необходимые для реализации ваших проектов искусственного интеллекта. Что вы узнаете: - Понять основополагающую терминологию MLOps, ключевые концепции и жизненный цикл производственных систем ML. - Паковать модели машинного обучения с использованием контейнеризации Docker для последовательного развертывания среды. - Настройка автоматизированных конвейеров CI / CD для проверки производительности модели и качества кода перед выпуском. - Внедрение отслеживания модели и версионирования для поддержания четкой истории ваших экспериментов. - Создание базового мониторинга для обнаружения дрейфа данных и поддержания производительности модели после развертывания. - Примените стратегии развертывания, не зависящие от облака, чтобы надежно запускать системы на различных платформах. Этот курс начинается с основных определений и основных концепций MLOps, а затем пошагово знакомит вас с контейнеризацией, конвейерами автоматизации и методами непрерывного мониторинга. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, разработчиков программного обеспечения и начинающих инженеров ML, и не требует предварительного опыта DevOps, хотя полезно иметь базовое понимание Python и концепций машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы создавать и поддерживать системы машинного обучения производственного уровня.