Gerenciando ciclos de vida de machine learning com o MLflow

Criar modelos de machine learning é apenas metade da batalha. Rastrear experimentos, reproduzir resultados e implantar modelos na produção pode rapidamente se tornar caótico. Sem um fluxo de trabalho estruturado, o gerenciamento de versões de código, hiperparâmetros e artefatos de modelo se torna um grande gargalo. Este curso baseado em texto orienta você através dos principais componentes do MLflow, uma plataforma de código aberto projetada para gerenciar o ciclo de vida de aprendizado de máquina de ponta a ponta.Você aprenderá a rastrear sistematicamente experimentos, empacotar seu código para reprodutibilidade e implantar modelos com confiança. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais do ciclo de vida do machine learning e da arquitetura do MLflow. - Acompanhe experimentos, parâmetros, métricas e artefatos usando o MLflow Tracking e o registro automático. - Empacote o código de aprendizado de máquina em execuções reutilizáveis e reproduzíveis usando os Projetos MLflow. - Gerenciar, versão e modelos de transição através de diferentes estágios usando o Registro de Modelos MLflow. - Implantar modelos treinados para ambientes de produção usando MLflow Models. - Aplique recursos modernos do MLflow para avaliar modelos e rastrear prompts e saídas de modelos de linguagem grandes. Você começará dominando os conceitos e a terminologia fundamentais do ciclo de vida do machine learning antes de mergulhar em explicações escritas e trechos de código práticos para cada componente principal do MLflow. Este curso foi projetado para cientistas de dados iniciantes, engenheiros de aprendizado de máquina e desenvolvedores que entendem os conceitos básicos de Python e aprendizado da máquina, mas querem organizar e dimensionar seus fluxos de trabalho. Comece a organizar seus projetos de machine learning e crie fluxos de trabalho reproduzíveis hoje mesmo.