Автоматизированное развертывание моделей с помощью действий GitHub и MLOps

Перенос модели машинного обучения из локальной тетради в надежную производственную среду является одним из важнейших шагов в жизненном цикле машинного образования. Автоматизация этого процесса гарантирует, что ваши модели будут тестироваться, упаковываться и развертывать последовательно без вмешательства вручную. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные понятия операций машинного обучения (MLOps) и непрерывной доставки. Вы узнаете, как писать автоматизированные рабочие процессы, которые запускаются при изменении кода, упаковывать модель в контейнер и безопасно развертывать ее на сетевой конечной точке. Что вы узнаете: - Понимание основополагающих принципов MLOps и жизненного цикла развертывания модели - Настройка рабочих процессов GitHub Actions для автоматизации тестирования и развертывания - Создание образов контейнеров для упаковки моделей и зависимостей машинного обучения - Развертывание обученных моделей в онлайновых конечных точках для вывода в реальном времени - Внедрение базового тестирования для входных данных модели и конфигураций развертывания - Безопасное управление секретами и учетными данными в конвейере автоматизации Вы начнете с ключевой терминологии и основных концепций CI/CD и MLOps, прежде чем перейти к практической конфигурации. С помощью письменных объяснений и понятных фрагментов кода вы узнаете, как писать файлы рабочих процессов, контейнеризировать модели и проверять успешные развертывания. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, начинающих инженеров MLOps и разработчиков программного обеспечения, которые недавно развернули машинное обучение, не требуя предыдущего опыта DevOps. Начните автоматизировать рабочие процессы машинного обучения уже сегодня.