課程簡介
介紹
- 機器學習模型與傳統軟件的比較
DevOps工作流程概述
機器學習工作流程概述
代碼加數據的機器學習
ML系統的組件
案例研究:銷售預測應用
訪問數據
驗證數據
數據轉換
從數據管道到ML管道
構建數據模型
訓練模型
驗證模型
重現模型訓練
部署模型
將訓練好的模型服務到生產環境
測試ML系統
持續交付編排
監控模型
數據版本控制
適應、擴展和維護MLOps平臺
故障排除
總結與結論
最低要求
- 對軟件開發週期的理解
- 構建或使用機器學習模型的經驗
- 熟悉Python編程
受衆
- ML工程師
- DevOps工程師
- 數據工程師
- 基礎設施工程師
- 軟件開發人員
客戶評論 (3)
有許多實用練習,由培訓師監督和協助。
Aleksandra - Fundacja PTA
課程 - Mastering Make: Advanced Workflow Automation and Optimization
機器翻譯
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
課程 - MLflow
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.