MLOps e Orchestrazione di Pipeline su Piattaforma Cloud

Il passaggio di un modello di machine learning da uno script locale a un ambiente di produzione affidabile richiede più del semplice codice; richiede un robusto framework operativo. Questo corso fornisce un percorso chiaro per comprendere come gestire l'intero ciclo di vita di un progetto AI utilizzando moderni strumenti cloud. Imparerai a colmare il divario tra data science e ingegneria del software implementando workflow automatizzati che garantiscono che i tuoi modelli rimangano accurati ed efficienti nel mondo reale. Seguendo questa guida scritta, acquisirai le competenze per trasformare esperimenti manuali in sistemi scalabili e automatizzati. Imparerai a: * Comprendere la terminologia fondamentale e i modelli architetturali di MLOps. * Costruire pipeline automatizzate per l'elaborazione dei dati, l'addestramento dei modelli e il deployment. * Implementare strategie di gestione delle feature per garantire la coerenza dei dati tra gli ambienti. * Monitorare le prestazioni del modello in produzione per rilevare e gestire il data drift. * Applicare i principi LLMOps per la gestione e la scalabilità delle applicazioni AI generative. * Praticare il controllo di versione sia per il codice che per i dataset per garantire la riproducibilità. Partendo dai concetti di base di integrazione continua e delivery per il machine learning, il contenuto solo testuale ti guida attraverso le complessità di feature stores, model registries e retraining automatizzato. Leggerai spiegazioni dettagliate e analizzerai snippet di codice progettati per rispecchiare scenari di produzione reali. Questo corso è progettato per i principianti che desiderano entrare nel campo dell'infrastruttura AI. Non è richiesta alcuna esperienza cloud precedente, sebbene una familiarità di base con i concetti di dati sia utile. Inizia oggi il tuo percorso nelle operazioni professionali di machine learning.