Gestión de Ciclos de Vida de Machine Learning con MLflow

Construir modelos de machine learning es solo la mitad de la batalla; rastrear experimentos, reproducir resultados e implementar modelos en producción puede volverse caótico rápidamente. Sin un flujo de trabajo estructurado, la gestión de versiones de código, hiperparámetros y artefactos de modelos se convierte en un cuello de botella importante. Este curso basado en texto lo guiará a través de los componentes principales de MLflow, una plataforma de código abierto diseñada para gestionar el ciclo de vida de machine learning de extremo a extremo. Aprenderá a rastrear sistemáticamente experimentos, empaquetar su código para la reproducibilidad e implementar modelos con confianza. Lo que aprenderá: - Comprender los conceptos fundamentales del ciclo de vida de machine learning y la arquitectura de MLflow. - Rastrear experimentos, parámetros, métricas y artefactos utilizando MLflow Tracking y registro automático. - Empaquetar código de machine learning en ejecuciones reutilizables y reproducibles utilizando MLflow Projects. - Gestionar, versionar y transicionar modelos a través de diferentes etapas utilizando el MLflow Model Registry. - Implementar modelos entrenados en entornos de producción utilizando MLflow Models. - Aplicar características modernas de MLflow para evaluar modelos y rastrear prompts y salidas de modelos de lenguaje grandes. Comenzará dominando los conceptos y la terminología fundamentales del ciclo de vida de machine learning antes de sumergirse en explicaciones escritas y fragmentos de código prácticos para cada componente principal de MLflow. El curso lo guiará paso a paso desde la configuración inicial del experimento hasta la implementación final del modelo. Este curso está diseñado para científicos de datos principiantes, ingenieros de machine learning y desarrolladores que comprendan los conceptos básicos de Python y machine learning, pero que deseen organizar y escalar sus flujos de trabajo. No se requiere experiencia previa con MLflow. Comience a organizar sus proyectos de machine learning y construya flujos de trabajo reproducibles hoy mismo.