Diseño de canalizaciones y entornos de modelos escalables

La transición de un modelo de aprendizaje automático de un portátil local a una canalización de producción escalable requiere una base sólida, sin la configuración adecuada del entorno y la gestión de dependencias, incluso los mejores modelos fallan cuando se implementan. Este curso basado en texto le enseñará cómo establecer entornos de codificación confiables y diseñar tuberías escalables que funcionen de manera consistente. Aprenderá a: 1. Comprender los componentes principales de las tuberías modernas de aprendizaje automático y los flujos de trabajo de MLOps. Resolver conflictos de dependencia y gestionar los requisitos a nivel de sistema con confianza. Aplicar principios de contenedorización a los modelos de paquetes para una ejecución coherente y reproducible. Comenzará con la terminología esencial y los conceptos básicos del aislamiento del entorno antes de pasar a las configuraciones prácticas, el diseño estructurado de la tubería y las prácticas de escalado. Diseñado para científicos de datos principiantes, ingenieros de software y analistas que buscan hacer la transición a la ingeniería de aprendizaje automático, este curso no requiere experiencia previa en tuberías.Comience a leer hoy para construir tuberías de aprendizajes automáticos estables y listas para la producción.