Các khái niệm về MLOps

Tìm hiểu về Machine Learning Operations (MLOps)

Việc hiểu các khái niệm về MLOps là điều cần thiết đối với bất kỳ Nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư hoặc lãnh đạo nào để đưa các mô hình học máy từ notebook cục bộ đến một mô hình hoạt động thực tế trong môi trường sản xuất.

Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu MLOps là gì, hiểu các giai đoạn khác nhau trong quy trình MLOps và xác định các cấp độ trưởng thành khác nhau của MLOps. Sau khi tìm hiểu về các khái niệm MLOps thiết yếu, bạn sẽ được trang bị đầy đủ cho hành trình triển khai học máy một cách liên tục, đáng tin cậy và hiệu quả.

Khám phá cách học máy có thể được mở rộng và tự động hóa

Làm thế nào chúng ta có thể mở rộng các dự án học máy của mình bằng cách sử dụng tối thiểu thời gian và tài nguyên? Và làm thế nào chúng ta có thể tự động hóa các quy trình của mình để giảm nhu cầu can thiệp thủ công và cải thiện hiệu suất mô hình? Đây là những câu hỏi học máy cơ bản mà MLOps cung cấp câu trả lời.

Trong khóa học MLOps này, bạn sẽ bắt đầu bằng cách khám phá những kiến thức cơ bản về MLOps, tìm hiểu các tính năng cốt lõi và các vai trò liên quan. Tiếp theo, bạn sẽ khám phá chi tiết hơn về các giai đoạn khác nhau của vòng đời học máy.

Khi bạn tiến bộ, bạn cũng sẽ tìm hiểu về các hệ thống và công cụ để mở rộng quy mô và tự động hóa vận hành học máy tốt hơn, bao gồm kho đặc trưng, theo dõi thí nghiệm, pipeline CI/CD, vi dịch vụ và đóng gói container. Bạn sẽ khám phá các khái niệm MLOps quan trọng, giúp bạn hiểu rõ hơn về cách áp dụng chúng.