After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
MLOps Deployment dan Pengelolaan Siklus Hidup
Jelajahi kerangka kerja MLOps modern, termasuk siklus hidup dan deployment model machine learning. Dalam kursus ini, Anda akan belajar menulis kode ML yang meminimalkan utang teknis, mengenal alat-alat yang diperlukan untuk mengimplementasikan dan memantau model Anda, serta mengeksplorasi berbagai jenis lingkungan dan analisis yang akan Anda temui.Pelajari Tentang Siklus Hidup MLOps
Setelah Anda mengumpulkan, menyiapkan, dan memberi label pada data Anda, menjalankan berbagai eksperimen pada model yang berbeda, dan membuktikan konsep Anda dengan model terbaik, saatnya untuk langkah selanjutnya. Bangun Deploy. Monitor. Pertahankan. Itulah siklus hidup model Anda setelah ditentukan untuk produksi. Itulah bagian Ops dari MLOps.Kursus ini akan menunjukkan kepada Anda cara menavigasi bab kedua dalam perjalanan model Anda menuju pengiriman nilai, yang akan menjadi acuan bagi banyak bab berikutnya. Anda akan memulai dengan mengeksplorasi siklus hidup MLOps, memahami pentingnya MLOps, dan komponen fungsional utama untuk pengembangan model, deployment, pemantauan, dan pemeliharaan.Mengembangkan Kode ML untuk Deployment
Selanjutnya, Anda akan belajar cara mengembangkan model untuk implementasi dan cara menulis kode ML yang efektif, memanfaatkan alat-alat, serta melatih pipeline ML. Seiring dengan kemajuan Anda, Anda akan mempelajari cara mengimplementasikan model Anda, menjelajahi berbagai lingkungan implementasi, dan kapan sebaiknya menggunakan masing-masing lingkungan tersebut. Anda juga akan mengembangkan strategi untuk mengganti model produksi yang ada dan menganalisis antarmuka pemrograman aplikasi (API).Pelajari Cara Memantau Model Anda
Seiring Anda menyelesaikan kursus ini, Anda akan memahami metrik kinerja yang penting dalam memantau dan memelihara model pembelajaran mesin (ML) Anda. Anda akan mempelajari pemantauan drift dalam produksi, serta umpan balik model, pembaruan, dan tata kelola.Setelah Anda selesai, Anda akan memahami cara menggunakan siklus hidup MLOps untuk mengimplementasikan model Anda sendiri di lingkungan produksi.Prasyarat
Kurikulum
Garis besar kursus
1
MLOps Secara Ringkas
Bab ini memberikan gambaran tingkat tinggi tentang prinsip-prinsip MLOps dan komponen kerangka kerja yang penting untuk penyebaran dan siklus hidup.
2
Mengembangkan untuk Penyebaran
Bab ini membahas semua pertimbangan yang perlu kita lakukan sejak tahap pengembangan, agar ketika memasuki tahap operasional semuanya berjalan mulus.
Tujuan utama kita adalah menjelaskan cara melatih model menggunakan praktik terbaik MLOps dan membangun paket model yang memungkinkan penyebaran yang lancar, keterulangan, serta pemantauan pascapenyebaran.
3
Menyebarkan dan Menjalankan
Bab ini membahas pertanyaan penting seputar operasi model, seperti:
- Apa saja cara berbeda untuk menyajikan model kita?
- Apa itu API, dan apa fungsi kuncinya?
- Bagaimana kita menguji layanan secara menyeluruh sebelum tersedia bagi pengguna akhir?
- Bagaimana kita memperbarui model di produksi tanpa mengganggu layanan?
Anda akan mempelajari prediksi batch, prediksi waktu nyata, validasi data masukan dan keluaran, unit testing, integration testing, canary deployment, dan banyak lagi.
4
Memantau dan Memelihara
Bab terakhir ini membahas pemantauan dan pemeliharaan layanan ML setelah disebarkan, serta tata kelola model.
Anda akan mempelajari konsep penting seperti verification latency, pergeseran kovariat, concept drift, sistem human-in-the-loop, dan lainnya.
R
Penyebaran dan Siklus Hidup MLOps
Kursus
Selesai
