MLOps Foundations: Deploying Machine Learning Models to Production (bằng tiếng Anh).

Chuyển một mô hình học máy từ một môi trường phát triển địa phương sang một hệ thống sản xuất đáng tin cậy là một trong những thách thức quan trọng nhất trong kỹ thuật phần mềm hiện đại. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua toàn bộ chu kỳ sống của mô hình triển khai và hoạt động sản xuất. Bạn sẽ học cách chuyển đổi từ mô hình huấn luyện để xây dựng các đường ống tự động mạnh mẽ phục vụ dự đoán đáng tin cậy theo quy mô. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các nguyên tắc MLOps cơ bản, thuật ngữ cốt lõi và chu kỳ sống triển khai mô hình; Bộ mô hình học máy sử dụng các công cụ container hóa cho triển khai đồng bộ; Cấu hình các đường ống CI / CD tự động để tối ưu hóa việc thử nghiệm và tích hợp mô hình. Thực hiện khả năng quan sát và giám sát hiện đại để theo dõi mô hình trôi dạt và suy giảm hiệu suất; Ứng dụng quy mô và chiến lược dàn dựng để xử lý lưu lượng sản xuất hiệu quả. Bắt đầu với các định nghĩa cốt lõi và các mô hình kiến trúc, khóa học tiến triển thông qua các kịch bản triển khai, chiến lược cấu hình và thực hành giám sát sau triển khai. Lớp học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu mới, nhà phát triển phần mềm, và các chuyên gia MLOps tham vọng mà không có kinh nghiệm triển khai sản xuất trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để nắm vững các kỹ năng vận hành cần thiết để chạy học máy trong sản xuất.