بوت کمپ MLOps - تسلط به عملیات‌های هوش مصنوعی برای موفقیت - AIOps

توضیحات دوره

به بوت کمپ جامع MLOps (بوت کمپ AI Ops) خوش آمدید، سفر یادگیری تحول‌آفرین که به شما مهارت‌ها و دانش‌های ضروری برای موفقیت در زمینه پویا و پیشرفته عملیات‌های یادگیری ماشین (MLOps) را آموزش می‌دهد. این برنامه جامع مباحث متنوعی از اصول پایتون و علم داده تا فرآیندهای پیشرفته یادگیری ماشین، مباحث ضروری گیت، داکر برای یادگیری ماشین، پایپ‌لاین‌های CI/CD و فراتر از آن را پوشش می‌دهد.

بررسی برنامه درسی دوره:

پایتون برای MLOps:

• پرداختن به اصول پایتون که به طور خاص برای MLOps متناسب شده است.
• بررسی نقش پایتون در ساده‌سازی و بهبود فرآیندهای یادگیری ماشین
• توسعه مهارت در استفاده از پایتون برای شیوه‌های مؤثر MLOps

پایتون برای علم داده:

• کشف قدرت پایتون در زمینه علم داده
• یادگیری تکنیک‌های اساسی دستکاری و تحلیل داده‌ با استفاده از پایتون
• درک اینکه چگونه پایتون کل چرخه عمر علم داده را بهبود می‌بخشد.

اصول گیت و گیت‌هاب

• تسلط به اصول کنترل نسخه با گیت
• درک اینکه چگونه گیت‌هاب توسعه همکاری را در MLOps تسهیل می‌کند.
• یاد می‌گیرید که چگونه تغییرات را به طور مؤثر در پروژه‌های MLOps مدیریت و ردیابی کنید.

بسته‌بندی مدل‌های ML:

• پرداختن به هنر بسته‌بندی مدل‌های یادگیری ماشین 
• بررسی تکنیک‌های بسته‌بندی مختلف و پیامدهای آنها
• اطمینان از اینکه مدل‌های ML شما به راحتی قابل استقرار و قابل تولید مجدد هستند.

MLflow - مدیریت تست‌های ML:

• یاد می‌گیرید که چگونه به طور مؤثر تست‌های یادگیری ماشین را مدیریت و ردیابی کنید.
• ویژگی‌ها و مزایای MLflow برای ردیابی و مدیریت تست‌ها را درک کنید.
• MLflow را در پروژه‌های MLOps خود برای بهبود تست پیاده‌ می‌کنید.

دوره فشرده YAML:

• کسب دانش منسجم در YAML، زبان پیکربندی کلیدی،
• یاد می‌گیرید که چگونه از YAML در MLOps برای پیکربندی و استقرار استفاده می‌شود.
• کسب مهارت‌های عملی در نوشتن و تفسیر فایل‌های YAML

داکر برای یادگیری ماشین:

• بررسی داکر و نقش آن در کانتینرسازی اپلیکیشن‌های یادگیری ماشین
• درک مزایای کانتینرسازی برای MLOps
• یادگیری ساخت و استقرار کانتینرهای داکر برای پروژه‌های یادگیری ماشین

ساخت MLApps با استفاده از FastAPI:

• پرداختن به FastAPI، فریمورک وب مدرن و سریع برای ساخت APIs
• یادگیری توسعه اپلیکیشن‌های ML با استفاده از FastAPI برای استقرارهای مؤثر و مقیاس‌پذیر
• پیاده‌سازی بهترین شیوه‌ها برای ساخت MLApps قوی

ساخت MLApps با استفاده از Streamlit:

• بررسی Streamlit، فریمورک قوی برای ایجاد وب اپلیکیشن‌های تعاملی
• توسعه تجربه عملی در ساخت MLApps با Streamlit
• درک اینکه چگونه Streamlit رابط کاربری اپلیکیشن‌های یادگیری ماشین را بهبود می‌بخشد.

ساخت MLApps با استفاده از فلسک:

• کسب مهارت در فلسک، فریمورک وب محبوب برای پایتون
• یادگیری ساخت و استقرار اپلیکیشن‌های یادگیری ماشین با استفاده از فلسک
• درک یکپارچه‌سازی فلسک با گردش کارهای MLOps

CI/CD برای یادگیری ماشین:

• بررسی پایپ‌لاین‌های یکپارچه‌سازی مداوم و استقرار مداوم (CI/CD) در کانتکس MLOps
• پیاده‌سازی اتوماسیون برای ساده‌سازی توسعه، تست و استقرار مدل‌های ML
• یادگیری ساخت گردش کارهای CI/CD قوی برای پروژه‌های یادگیری ماشین

سیستم‌عامل لینوکس برای دواپس و دانشمندان داده:

• درک اصول سیستم‌عامل لینوکس
• بررسی اینکه چگونه لینوکس برای هر دو دواپس و دانشمندان داده در MLOps ضروری است.
• کسب مهارت‌های کاربردی در کار با لینوکس برای تسک‌های MLOps

کار با جنکینز:

• پرداختن به جنکینز، سرور اتوماسیون متن باز
• یادگیری راه‌اندازی و پیکربندی جنکینز برای خودکارسازی گردش کارهای MLOps
• درک اینکه چگونه جنکینز کارایی یکپارچه‌سازی و استقرار مداوم را در MLOps افزایش می‌دهد.

نظارت و اشکال‌زدایی سیستم ML:

• کسب بینش‌هایی درباره استراتژی‌های مؤثر نظارت و اشکال‌زدایی برای MLOps
• یادگیری ابزارها و تکنیک‌ها برای شناسایی و برطرف کردن مشکلات در سیستم‌های یادگیری ماشین
• پیاده‌سازی بهترین شیوه‌ها برای حفظ سلامت و کارایی سیستم‌های ML

نظارت مداوم با Prometheus:

• بررسی Prometheus، ابزار نظارت و هشداردهی متن باز
• یادگیری راه‌اندازی نظارت مداوم برای MLOps با استفاده از Prometheus
• درک اینکه چگونه Prometheus مشاهده‌پذیری در اپلیکیشن‌های یادگیری ماشین را افزایش می‌دهد.

استقرار اپلیکیشن‌ها با داکر کامپوز

• گسترش مهارت‌های داکر خود با تسلط به داکر کامپوز
• یادگیری استقرار یکپارچه اپلیکیشن‌های چندکانتینری با استفاده از داکر کامپوز
• درک اینکه چگونه داکر کامپوز استقرار معماری‌های پیچیده MLOps را ارتقا می‌دهد.

نظارت مداوم بر اپلیکیشن‌های یادگیری ماشین:

• پرداختن به شیوه‌های نظارت مداوم که برای اپلیکیشن‌های یادگیری ماشین متناسب شده‌اند.
• بررسی ابزارها و استراتژی‌ها برای اطمینان از نظارت بر عملکرد مداوم در MLOps
• پیاده‌سازی راه‌حل‌هایی برای رفع پیش فعالانه مشکلات در سیستم‌های ML تولید

نظارت بر سیستم ML با WhyLogs:

• بررسی WhyLogs، کتابخانه لاگ کردن داده برای یادگیری ماشین
• یادگیری اینکه چگونه WhyLogs به نظارت و لاگ کردن موثر داده‌ ML کمک می‌کند.
• پیاده‌سازی WhyLogs برای بهبود مشاهده‌پذیری و قابلیت ردیابی سیستم ML خود

پس از تولید مدل‌های ML:

• درک مراحل حیاتی مرتبط با پس از تولید مدل‌های یادگیری ماشین
• بررسی استراتژی‌هایی برای نگهداری و بروزرسانی مدل‌های ML در محیط تولید
• کسب بینش‌هایی درباره بهترین شیوه‌ها برای اطمینان از موفقیت طولانی‌مدت سیستم‌های ML مستقر شده

نتیجه‌گیری:

به بوت کمپ جامع MLOps بپیوندید تا مهارت‌های خود را متحول کرده و تسلط خود را در زمینه پویا و تعاملی عملیات‌های یادگیری ماشین افزایش دهید. چه شما یک حرفه‌ای باتجربه باشید یا به تازگی سفر خود را در MLOps آغاز کرده باشید، این برنامه دانش، ابزارها و تجربه عملی مورد نیاز برای موفقیت در پیاده‌سازی گردش کارهای قوی و مؤثر یادگیری ماشین را ارائه می‌دهد. به ما ملحق شوید و با اعتماد به نفس و تخصص، به کارشناس MLOps تبدیل شوید که آماده است تا با چالش‌های چشم‌انداز هوش مصنوعی مدرن مواجه شود.