学习路径描述

MLOps 基础知识

深入了解机器学习运维（MLOps）的基础，学习将机器学习模型投入生产并进行监控的核心概念，为业务创造价值！这个技能学习路径涵盖机器学习应用的完整生命周期，从业务需求收集到设计、开发、部署、运行和维护阶段。此路径包含概念性课程，旨在帮助您将数据科学知识拓展到生产级机器学习软件领域！完成该路径后，你将具备 MLOps 思维，并深入熟悉 CI/CD 和 CM/CT、实验跟踪、模型注册表、特征存储以及不同的部署策略等概念。此外，你还将了解在生产环境中运行机器学习应用的关键要素，例如数据漂移和模型漂移。

先决条件

此学习路径无先决条件

Course
1
MLOps 概念
了解 MLOps 如何将机器学习模型从本地笔记本带到生产环境中运行，并创造实际业务价值。
Course
2
Developing Machine Learning Models for Production
Shift to an MLOps mindset, enabling you to train, document, maintain, and scale your machine learning models to their fullest potential.
Course
3
MLOps Deployment and Life Cycling
In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.
Course
4
Fully Automated MLOps
Learn about MLOps architecture, CI/CD/CM/CT techniques, and automation patterns to deploy ML systems that can deliver value over time.

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4 课程

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