Automatyzacja przepływów pracy MLOps z GitHub Actions

Czy chcesz usprawnić proces tworzenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego oraz zarządzania nimi? Ten kurs zapewnia jasną ścieżkę do automatyzacji przepływów pracy MLOps. Dzięki temu programowi zdobędziesz praktyczne umiejętności projektowania i wdrażania solidnych, zautomatyzowanych potoków za pomocą GitHub Actions. Nauczysz się stosować zasady ciągłej integracji i dostarczania do projektów uczenia maszynowego, zapewniając niezawodne opracowywanie modeli i wydajne wdrażanie. Czego się nauczysz: * Zrozumieć podstawowe pojęcia MLOps, CI / CD i rozwoju opartego na funkcjach. * Skonfiguruj przepływy pracy GitHub Actions, aby zautomatyzować kompilacje i testy projektu uczenia maszynowego. * Zarządzanie zależnościami projektu i tworzenie powtarzalnych środowisk w potokach CI / CD. * Wdrażaj zautomatyzowane strategie wdrażania modeli za pomocą GitHub Actions. * Zintegruj podstawową jakość kodu i kontrole bezpieczeństwa w swoich przepływach pracy MLOps. * Ćwicz rozwiązywanie typowych problemów w potokach GitHub Actions. Kurs rozpoczyna się od zbadania podstawowych zasad MLOps i podstawowej składni akcji GitHub. Następnie prowadzi Cię przez budowanie i dostosowywanie praktycznych przepływów pracy dla różnych zadań MLOps, w tym najlepszych praktyk w zakresie automatyzacji i wspólnego rozwoju. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących w MLOps i GitHub Actions, bez wymaganego wcześniejszego doświadczenia. Jeśli jesteś gotowy, aby wprowadzić automatyzację i wydajność do projektów uczenia maszynowego, ten kurs jest dla Ciebie.