แนะนำ OpenShift AI สำหรับ Data Science และ MLOps

องค์กรต่างๆ กำลังนำ AI มาใช้อย่างรวดเร็ว แต่การนำโมเดล machine learning จากขั้นตอนการพัฒนาไปสู่การใช้งานจริง (production) จำเป็นต้องมีแพลตฟอร์มที่มีโครงสร้างชัดเจนและรองรับการขยายตัวได้ OpenShift AI มีเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการสร้าง ฝึกฝน ปรับใช้ และติดตามตรวจสอบโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพในระดับขยายใหญ่ ในหลักสูตรรูปแบบข้อความนี้ คุณจะได้เปลี่ยนผ่านจากการเข้าใจแนวคิด data science พื้นฐาน ไปสู่การจัดการเวิร์กโฟลว์ MLOps แบบครบวงจร คุณจะได้รับทักษะในการใช้งาน Jupyter notebooks, การกำหนดค่า data science pipelines และการให้บริการโมเดลสำหรับแอปพลิเคชันในโลกจริง สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: 1. เข้าใจสถาปัตยกรรมหลักของ OpenShift AI และบทบาทใน MLOps สมัยใหม่ 2. เริ่มต้นและกำหนดค่าสภาพแวดล้อม Jupyter notebook สำหรับการทำงาน data science ร่วมกัน 3. สร้างและทำงานอัตโนมัติด้วย data science pipelines เพื่อปรับแต่งการฝึกฝนและการตรวจสอบความถูกต้องของโมเดลให้เป็นระบบ 4. ปรับใช้โมเดล machine learning ที่ฝึกฝนแล้วในรูปแบบ APIs ที่รองรับการขยายตัวสำหรับการเชื่อมต่อกับแอปพลิเคชัน 5. ประยุกต์ใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ MLOps สมัยใหม่ รวมถึงการติดตามตรวจสอบโมเดลและการควบคุมเวอร์ชัน (version control) 6. รวม vector databases และ foundational models เข้าด้วยกันเพื่อรองรับเวิร์กโฟลว์ retrieval-augmented generation (RAG) หลักสูตรนี้เริ่มต้นด้วยแนวคิดพื้นฐานของ cloud-native data science ก่อนที่จะนำคุณไปสู่คู่มือแนะนำการปฏิบัติจริงรูปแบบข้อความเกี่ยวกับการตั้งค่าพื้นที่ทำงาน การสร้าง pipeline และการปรับใช้โมเดล คุณจะได้เรียนรู้ผ่านคำอธิบายที่ชัดเจนและตัวอย่างการกำหนดค่าที่มีโครงสร้างซึ่งออกแบบมาเพื่อการประยุกต์ใช้งานได้ทันที หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้ที่สนใจจะเป็น data scientists, DevOps engineers และผู้เชี่ยวชาญด้าน IT ที่ยังใหม่กับ OpenShift AI โดยไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อนเกี่ยวกับ container orchestration เริ่มต้นเรียนรู้วันนี้และปลดล็อกพลังของ cloud-native machine learning operations