Deep Learning MLOps z MLflow, PyTorch i TensorFlow

Zarządzanie eksperymentami głębokiego uczenia może szybko stać się chaotyczne w miarę modyfikowania hiperparametrów, architektur sieci neuronowych i zbiorów danych treningowych. Bez ustrukturyzowanego przepływu pracy śledzenie, która iteracja treningowa wyprodukowała najlepszy model, jest prawie niemożliwe. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez podstawy MLOps przy użyciu MLflow, aby wprowadzić porządek w projektach głębokiego uczenia. Naucz się systematycznie rejestrować parametry, metryki i artefakty, zapewniając, że Twoje eksperymenty są w pełni powtarzalne i gotowe do wdrożenia. Czego się nauczysz: Zrozumieć główne koncepcje MLOps i rolę śledzenia eksperymentów w nowoczesnych przepływach pracy; Skonfigurować śledzenie MLflow w celu rejestrowania hiperparametrów, metryk i szczegółów systemu; Zapisywać modele PyTorch i TensorFlow, parametry oraz krzywe strat podczas treningu; Zarządzać wersjami modeli i ich przejściami za pomocą rejestru modeli MLflow; Porównywać różne przebiegi treningowe w celu zidentyfikowania najlepiej działających konfiguracji sieci neuronowych; Stosować nowoczesne najlepsze praktyki dotyczące pakowania i wdrażania modeli głębokiego uczenia. Rozpoczniesz od poznania podstawowych zasad MLOps i konfiguracji środowiska śledzenia MLflow. Następnie przejdziesz do instrumentacji skryptów PyTorch i TensorFlow, organizowania eksperymentów oraz wykorzystania rejestru modeli do kontroli wersji. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących data scientist, entuzjastów uczenia maszynowego oraz programistów, którzy chcą przejść z ręcznego trenowania modeli na ustrukturyzowane przepływy pracy, bez wcześniejszego doświadczenia z MLflow. Zacznij budować uporządkowane, profesjonalne i powtarzalne potoki głębokiego uczenia już dziś.