Giới thiệu OpenShift AI cho Khoa học dữ liệu và MLOps

Các tổ chức đang nhanh chóng áp dụng AI, nhưng việc đưa các mô hình học máy từ phát triển đến sản xuất đòi hỏi một nền tảng có cấu trúc, có thể mở rộng. OpenShift AI cung cấp các công cụ cần thiết để xây dựng, đào tạo, triển khai và giám sát các mô hình hiệu quả theo quy mô. Trong khóa học dựa trên văn bản này, bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các khái niệm khoa học dữ liệu cơ bản đến quản lý các luồng công việc MLOps toàn bộ. Bạn sẽ có được kỹ năng để định vị các cuốn sổ Jupyter, cấu hình các đường ống khoa học dữ liệu, và phục vụ các mô hình cho các ứng dụng thế giới thực. Bạn sẽ học được: 1. Hiểu kiến trúc cốt lõi của OpenShift AI và vai trò của nó trong MLOp hiện đại. 2. Khởi động và cấu hình môi trường Jupyter notebook cho khoa học dữ liệu hợp tác. 3. Xây dựng và tự động hóa các đường ống khoa học dữ liệu để tối ưu hóa đào tạo và xác nhận mô hình. 4. triển khai mô hình học máy được đào tạo như API có thể mở rộng cho tích hợp ứng dụng. 5. Apply hiện đại MLOps thực tiễn tốt nhất, bao gồm mô hình giám sát và kiểm soát phiên bản. 6.Tích hợp cơ sở dữ liệu vector và mô hình nền tảng để hỗ trợ các luồng công việc tăng cường truy xuất (RAG). Chương trình bắt đầu với các khái niệm cơ bản của khoa học dữ liệu gốc đám mây trước khi hướng dẫn bạn qua các bước thực hành, dựa trên văn bản về cài đặt không gian làm việc, tạo đường ống và triển khai mô hình. Bạn sẽ học qua các giải thích rõ ràng và các ví dụ cấu trúc cấu hình được thiết kế cho ứng dụng ngay lập tức. Lớp học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu tham vọng, kỹ sư DevOps và chuyên gia IT mới đến OpenShift AI, không có kinh nghiệm trước đó với sự phối hợp container cần thiết. Bắt đầu học ngay hôm nay và giải phóng sức mạnh của các hoạt động học máy gốc đám mây.