Введение в OpenShift AI для науки о данных и MLOps

Организации быстро внедряют ИИ, но для перехода от разработки к производству моделей машинного обучения требуется структурированная, масштабируемая платформа. OpenShift AI предоставляет необходимые инструменты для эффективного создания, обучения, развертывания и мониторинга моделей в масштабе. В этом текстовом курсе вы перейдете от понимания основных концепций науки данных к управлению рабочими процессами полного жизненного цикла MLOps. Вы приобретете навыки работы с ноутбуками Jupyter, настроите конвейеры для обработки данных и будете обслуживать модели для реальных приложений. Что вы узнаете: 1. Понимание основной архитектуры OpenShift AI и ее роли в современных MLOps. 2. Запуск и настройка среды Jupyter Notebook для совместной работы с данными. 3. Создание и автоматизация научных каналов передачи данных для упорядочения обучения и проверки моделей. 4. Разверните обученные модели машинного обучения в качестве масштабируемых API для интеграции приложений. 5. Применять современные методы MLOps, включая мониторинг моделей и контроль версий. 6. Интеграция векторных баз данных и базовых моделей для поддержки рабочих процессов, связанных с поиском и генерацией дополнительной информации (РАГ). Курс начинается с основных понятий науки данных, а затем вы пройдете практические, текстовые обзоры настройки рабочего пространства, создания конвейера и развертывания модели. Вы узнаете с помощью четких объяснений и структурированных примеров конфигурации, предназначенных для немедленного применения. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, инженеров DevOps и ИТ-специалистов, которые только начинают работать с OpenShift AI, без предыдущего опыта работы с контейнерной оркестрацией. Начните обучение сегодня и раскройте возможности облачного машинного обучения.