Deployment e Valutazione Automatizzati di Machine Learning

Il passaggio di un modello di machine learning da un notebook locale a un ambiente di produzione può essere un processo fragile, manuale e soggetto a errori. Questo corso ti insegna come stabilire pipeline automatizzate che valutano, impacchettano e distribuiscono i tuoi modelli in modo sicuro e coerente. Passerai da consegne manuali di modelli a un moderno flusso di lavoro MLOps. Leggendo le nostre spiegazioni strutturate e analizzando configurazioni pratiche ed esempi di codice, capirai come impostare l'integrazione continua, eseguire test di valutazione automatizzati e monitorare le prestazioni del modello in produzione. Cosa imparerai: - Comprendere le fasi fondamentali del ciclo di vita MLOps e le strategie di deployment dei modelli. - Automatizzare il testing e la validazione dei modelli per garantire che le prestazioni non si degradino prima del rilascio. - Configurare pipeline CI/CD per impacchettare e distribuire i modelli automaticamente. - Applicare il monitoraggio dei modelli e tecniche di osservabilità di base per rilevare il drift in produzione. - Implementare il controllo di versione sia per il codice che per gli artefatti del modello per garantire la riproducibilità. Iniziamo con la terminologia di base e i concetti fondamentali di deployment prima di procedere passo dopo passo attraverso il testing automatizzato, l'impacchettamento e l'integrazione delle pipeline. Questo corso è progettato per data scientist principianti, ingegneri del software e aspiranti professionisti MLOps. Non è richiesta alcuna esperienza precedente di deployment. Inizia a costruire pipeline di deployment robuste e automatizzate oggi stesso.