データサイエンスと MLOps のための OpenShift AI 入門

組織による AI の導入が急速に進んでいますが、機械学習モデルの開発から本番環境への移行には、構造化された拡張性の高いプラットフォームが必要です。OpenShift AI は、モデルの構築、トレーニング、デプロイ、監視を大規模かつ効率的に行うための不可欠なツールを提供します。このテキストベースのコースでは、基本的なデータサイエンスの概念の理解から、完全なライフサイクルの MLOps ワークフローの管理へとステップアップします。Jupyter ノートブックの操作、データサイエンスパイプラインの設定、実世界のアプリケーション向けモデルサービングのスキルを身につけることができます。 学習内容: 1. OpenShift AI のコアアーキテクチャと、現代の MLOps におけるその役割を理解する。 2. 共同データサイエンスのための Jupyter ノートブック環境を起動および設定する。 3. モデルのトレーニングと検証を合理化するためのデータサイエンスパイプラインを構築および自動化する。 4. トレーニング済みの機械学習モデルを、アプリケーション統合のためのスケーラブルな API としてデプロイする。 5. モデルの監視やバージョン管理など、現代の MLOps のベストプラクティスを適用する。 6. ベクトルデータベースと基盤モデルを統合し、検索拡張生成（RAG）ワークフローをサポートする。 コースはクラウドネイティブデータサイエンスの基本概念から始まり、ワークスペースのセットアップ、パイプラインの作成、モデルのデプロイについてのテキストベースの実践的なチュートリアルへと進みます。すぐに活用できるように設計された明確な説明と構造化された設定例を通じて学習します。 本コースは、OpenShift AI の利用が初めてのデータサイエンティストを目指す方、DevOps エンジニア、IT プロフェッショナル向けに設計されており、コンテナオーケストレーションの事前経験は不要です。今すぐ学習を始めて、クラウドネイティブな機械学習オペレーションの力を引き出しましょう。