Организация рабочих процессов ML с помощью конвейеров Vertex AI

Масштабирование машинного обучения от локальной ноутбуки до надежного, воспроизводимого производственного конвейера является одной из самых больших проблем в современном искусственном интеллекте. Этот текстовый курс поможет вам автоматизировать и управлять рабочими процессами ML с помощью Vertex AI Pipelines. Вы перейдете от ручной тренировки моделей к полностью организованным конвейерам MLOps, обнаружив, как соединить ввод данных, предварительную обработку, тренировку и развертывание в единую, автоматизированную систему, которая обеспечивает воспроизводимость и отслеживание. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций MLOps и основных бизнес-драйверов, стоящих за оркестрацией конвейера. - Создание многоразовых компонентов конвейера с использованием современных SDK на основе Python. - Отслеживание метрик, параметров и родословной артефактов для полной аудиторской проверки модели. - Настройте автоматизированные триггеры и интегрируйте практики CI / CD в рабочие процессы машинного обучения. - Развертывание обученных моделей для предсказания конечных точек в рамках бесшовного конвейера. Этот курс начинается с основной терминологии, основных концепций и основных определений архитектуры конвейера, а затем переходит к поэтапным письменным руководствам и примерам конфигурации. Вы будете работать с практическими сценариями, читать четкие объяснения определений трубопроводов и практиковать структурированные письменные упражнения. Этот курс предназначен для ученых данных, инженеров ML и разработчиков, которые только начинают работать с оркестрацией конвейера. Не требуется предыдущего опыта работы с облачными MLOps, что делает его идеальной отправной точкой для новичков. Начните читать сегодня, чтобы автоматизировать и повысить надежность рабочих процессов машинного обучения.