Автоматизированное развертывание и оценка машинного обучения

Перенос модели машинного обучения из локальной тетради в производственную среду может быть хрупким, ручным процессом, подверженным ошибкам. Этот курс научит вас создавать автоматизированные конвейеры, которые оценивают, упаковывают и развертывают ваши модели безопасно и последовательно. Вы перейдете от ручной передачи моделей к современному рабочему процессу MLOps. Читая наши структурированные объяснения и анализируя практические примеры конфигурации и кода, вы поймете, как настроить непрерывную интеграцию, запускать автоматизированные тесты оценки и отслеживать производительность модели в производстве. - Понимание основных этапов жизненного цикла MLOps и стратегий развертывания моделей. - Автоматизировать тестирование и валидацию модели, чтобы не допустить ухудшения ее характеристик до выпуска. - Настройка конвейеров CI / CD для автоматического пакетирования и развертывания моделей. - Применение методов мониторинга с использованием моделей и основных методов наблюдения для выявления дрейфа в производстве. - Внедрение контроля версий как для кода, так и для моделей для обеспечения воспроизводимости. Мы начнем с основной терминологии и основных концепций развертывания, а затем постепенно перейдем к автоматизированному тестированию, упаковке и интеграции конвейера. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, инженеров программного обеспечения и начинающих практиков MLOps. Опыт предыдущего развертывания не требуется. Начните создавать надежные автоматизированные конвейеры развертывания уже сегодня.