Pengenalan kepada OpenShift AI untuk Sains Data dan MLOps

Organisasi dengan pantas mengguna pakai AI, tetapi membawa model pembelajaran mesin daripada pembangunan ke pengeluaran memerlukan platform yang teratur dan boleh skala. OpenShift AI menyediakan alatan penting untuk membina, melatih, meletakkan, dan memantau model secara cekap pada skala besar. Dalam kursus berasaskan teks ini, anda akan beralih daripada memahami konsep sains data asas kepada mengurus alur kerja MLOps kitaran hayat penuh. Anda akan memperoleh kemahiran untuk menavigasi Jupyter notebooks, mengkonfigurasi saluran paip sains data, dan menyerahkan model untuk aplikasi dunia sebenar. Apa yang akan anda pelajari: 1. Memahami seni bina teras OpenShift AI dan perannya dalam MLOps moden. 2. Melancarkan dan mengkonfigurasi persekitaran Jupyter notebook untuk sains data kolaboratif. 3. Membina dan mengautomasikan saluran paip sains data untuk memperkemaskan latihan dan pengesahan model. 4. Meletakkan model pembelajaran mesin yang dilatih sebagai API boleh skala untuk integrasi aplikasi. 5. Mengaplikasikan amalan terbaik MLOps moden, termasuk pemantauan model dan kawalan versi. 6. Mengintegrasikan pangkalan data vektor dan model asas untuk menyokong alur kerja retrieval-augmented generation (RAG). Kursus ini bermula dengan konsep asas sains data asli awan sebelum membimbing anda melalui panduan berasaskan teks secara amali mengenai persediaan ruang kerja, penciptaan saluran paip, dan penyebaran model. Anda akan belajar melalui penjelasan yang jelas dan contoh konfigurasi berstruktur yang direka untuk aplikasi serta-merta. Kursus ini direka untuk saintis data, jurutera DevOps, dan profesional IT yang ingin maju dan baru mengenal OpenShift AI, tanpa pengalaman sedia ada dalam pengorkestratan kontena diperlukan. Mula belajar hari ini dan buka kuasa operasi pembelajaran mesin asli awan.