MLOps и управление особенностями с помощью искусственного интеллекта Vertex

Перенос моделей машинного обучения из локальной переносной компьютерной системы в надежную производственную среду требует проведения надежных операций. Этот текстовый курс поможет вам ознакомиться с основными принципами операций машинного обучения (MLOps) с особым упором на систематическое управление функциями. Вы узнаете, как разрабатывать, развертывать и отслеживать масштабируемые конвейеры ML. Изучая способы централизации и совместного использования функций, вы предотвратите ошибки, связанные с обучением, и обеспечите высокую точность и надежность своих производственных моделей. Что вы узнаете: Основы MLOps и жизненный цикл производственных систем машинного обучения; Настройка и управление централизованными хранилищами функций для последовательного обмена и обслуживания функций; Развертывание масштабируемых конвейеров машинного образования с помощью инструментов оркестрации Vertex AI; Мониторинг производительности модели и обнаружение дрейфа данных в реальном времени Применять передовые методы для версионирования данных, функций и артефактов модели. Курс начинается с основных определений MLOps и архитектурных концепций, прежде чем перейти к поэтапным письменным обзорам для инженерии функций, развертывания конвейера и непрерывного мониторинга. Этот курс предназначен для начинающих инженеров ML, ученых данных и разработчиков, не знакомых с MLOps, и не требует предыдущего опыта развертывания в производстве. Начните читать сегодня, чтобы овладеть операционной стороной машинного обучения.