Основы MLOps: автоматизированные конвейеры с Kubernetes и инструментами облака

Масштабирование машинного обучения от ноутбука до производственной среды требует не только кода; для этого требуется надежная операционная платформа. Этот курс предоставляет четкий путь для тех, кто хочет преодолеть разрыв между наукой о данных и надежной разработкой программного обеспечения. Вы узнаете, как преобразовать статические модели в масштабируемые, автоматизированные службы, которые могут обрабатывать реальные потребности в данных. К концу этого курса вы сможете разрабатывать и поддерживать сквозные рабочие процессы MLOps с использованием стандартных инструментов. Вы перейдете от понимания основного версионирования к реализации сложных стратегий оркестрации контейнеров и непрерывной интеграции. Что вы узнаете: - Понять основные принципы MLOps и жизненный цикл машинного обучения производственного уровня. - Управление версиями данных и кода с использованием DVC и Git для обеспечения воспроизводимости проекта. - Автоматизировать обучение модели и развертывание рабочих процессов с CI / CD инструменты, такие как Jenkins и GitHub действий. - Контейнеризуйте приложения машинного обучения с Docker и организуйте их с помощью Kubernetes. - Отслеживание экспериментов и управление версиями моделей с помощью MLFlow и централизованных реестров. - Мониторинг производительности модели и обнаружение дрейфа данных с помощью Prometheus и Grafana. - Применять современные модели MLOps, включая базовую наблюдаемость LLM и управление векторными данными. Курс начинается с основных определений и ключевой терминологии, а затем вы пройдете практические занятия по автоматизации, контейнеризации и мониторингу. Вы будете работать с письменными объяснениями и упражнениями на основе кода, которые имитируют реальные производственные сценарии. Этот курс предназначен для начинающих в области науки данных, программного обеспечения или DevOps, которые хотят узнать операционную сторону машинного обучения. Не требуется предыдущий опыт работы с инструментами MLOps. Начните создавать масштабируемую и надежную инфраструктуру машинного обучения уже сегодня.