Przejdź do głównej treści
Strona głównaMachine Learning

Kurs

Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps

ZaawansowanyPoziom umiejętności
Zaktualizowano 08.2024
W tym kursie poznasz nowoczesne ramy MLOps, cykl życia i wdrażanie modeli uczenia maszynowego.
Zacznij kurs za darmo
TheoryMachine Learning
4 godz.
16 filmów
54 Ćwiczenia
3,650 XP
12,019
Zaświadczenie o ukończeniu

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcji

lub


Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.

Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm

Group

Szkolisz zespół?

Wypróbuj dla firm

Opis kursu

Wdrażanie i cykl życia MLOps

Poznaj nowoczesne ramy MLOps, w tym cykl życia i wdrażanie modeli uczenia maszynowego. W tym kursie nauczysz się pisać kod ML, który minimalizuje dług techniczny, poznasz narzędzia potrzebne do wdrażania i monitorowania modeli oraz przeanalizujesz różne typy środowisk i analiz, z którymi się spotkasz.

Poznaj cykl życia MLOps

Po zebraniu, przygotowaniu i oznaczeniu danych, przeprowadzeniu licznych eksperymentów na różnych modelach oraz potwierdzeniu koncepcji za pomocą modelu zwycięskiego, czas na kolejne kroki. Buduj. Wdrażanie. Monitor. Maintain. To jest cykl życia Twojego modelu, gdy jest przeznaczony do wdrożenia produkcyjnego. To jest część Ops w MLOps. Ten kurs pokaże Ci, jak przejść przez drugi rozdział podróży Twojego modelu do dostarczania wartości, wyznaczając punkt odniesienia dla wielu kolejnych. Zaczniesz od poznania cyklu życia MLOps, odkrywając znaczenie MLOps oraz kluczowe funkcjonalne komponenty potrzebne do tworzenia, wdrażania, monitorowania i utrzymania modeli.

Twórz kod ML do wdrożenia

Następnie nauczysz się, jak tworzyć modele do wdrożenia oraz jak pisać efektywny kod ML, wykorzystywać narzędzia i trenować pipeline’y ML. W miarę postępów nauczysz się wdrażać swoje modele, poznając różne środowiska wdrożeniowe i dowiadując się, kiedy z nich korzystać. Nauczysz się także strategii zastępowania istniejących modeli produkcyjnych oraz poznasz interfejsy API.

Dowiedz się, jak monitorować swoje modele

W miarę ukończania kursu odkryjesz kluczowe wskaźniki wydajności stojące za monitorowaniem i utrzymywaniem Twoich modeli ML. Dowiesz się o monitorowaniu driftu w środowisku produkcyjnym, a także o feedbacku modelu, aktualizacjach i zarządzaniu. Po ukończeniu kursu zrozumiesz, jak wykorzystać cykl życia MLOps do wdrażania własnych modeli w środowisku produkcyjnym.

Wymagania wstępne

MLOps Concepts
1

MLOps in a Nutshell

This chapter gives a high-level overview of MLOps principles and framework components important for deployment and life cycling.
Zacznij rozdział
2

Develop for Deployment

This chapter is dedicated to all the considerations we need to make already in the development phase, in order to ensure a smooth ride when we reach the operations.Our ultimate goal is to explain how to train the model using MLOps best practices and build a model package that enables smooth deployment, reproducibility and post-deployment monitoring.
Zacznij rozdział
3

Deploy and Run

This chapter deals with critical model operations questions such as:
  • What are the different ways in which we can serve our models?
  • What is an API, and what are its key functionalities?
  • How do we thoroughly test our service before making it available to the end users?
  • How do we update models in production without service disturbance?
You will learn about batch prediction, real-time prediction, input and output data validation, unit testing, integration testing, canary deployment, and much more.
Zacznij rozdział
4

Monitor and Maintain

This final chapter is dedicated to monitoring and maintaining ML services after they are deployed, as well as to model governance.You will cover crucial concepts such as verification latency, covariate shift, concept drift, human-in-the-loop systems, and more.
Zacznij rozdział
Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps
Kurs
ukończony

Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu

Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysu
Udostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracy
Zapisz się teraz

Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Wdrażanie i cykl życia modeli MLOps już dziś!

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcji

lub


Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.