MLOps i orkiestracja potoków na platformie chmurowej

Przejście modelu uczenia maszynowego z lokalnego skryptu do niezawodnego środowiska produkcyjnego wymaga czegoś więcej niż tylko kodu; wymaga solidnych ram operacyjnych.Ten kurs zapewnia jasną ścieżkę do zrozumienia, jak zarządzać całym cyklem życia projektu AI za pomocą nowoczesnych narzędzi w chmurze. Nauczysz się wypełniać lukę między nauką o danych a inżynierią oprogramowania, wdrażając zautomatyzowane przepływy pracy, które zapewniają, że twoje modele pozostają dokładne i wydajne w świecie rzeczywistym. Postępując zgodnie z tym przewodnikiem, zdobędziesz umiejętności, które pozwolą Ci przekształcić ręczne eksperymenty w skalowalne, zautomatyzowane systemy. * Zrozumieć podstawową terminologię i wzorce architektoniczne MLOps. * Budowanie zautomatyzowanych potoków do przetwarzania danych, szkolenia modelu i wdrażania. * Wdrożyć strategie zarządzania funkcjami, aby zapewnić spójność danych w różnych środowiskach. * Monitorowanie wydajności modelu w produkcji w celu wykrywania i obsługi driftu danych. * Zastosuj zasady LLMOps do zarządzania i skalowania aplikacji generatywnych AI. * Kontrola wersji praktyki zarówno dla kodu i zbiorów danych w celu zapewnienia odtwarzalności. Zaczynając od podstawowych pojęć ciągłej integracji i dostarczania uczenia maszynowego, zawartość tekstowa prowadzi Cię przez złożoność magazynów funkcji, rejestrów modeli i zautomatyzowanego przekwalifikowania.Będziesz czytać szczegółowe wyjaśnienia i analizować fragmenty kodu zaprojektowane w celu odzwierciedlenia rzeczywistych scenariuszy produkcyjnych. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, którzy chcą wejść w dziedzinę infrastruktury AI.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w chmurze, chociaż pomocna jest podstawowa znajomość pojęć danych. Rozpocznij swoją podróż w profesjonalnych operacjach uczenia maszynowego już dziś.