استقرار و چرخه‌ عمر MLOps

استقرار و چرخه عمر MLOps

چارچوب مدرن MLOps را بررسی کنید که شامل چرخه عمر و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین می‌شود. در این دوره، شما یاد می‌گیرید که چگونه کد ML بنویسید که بدهی فنی را به حداقل برساند، ابزارهای مورد نیاز برای استقرار و نظارت بر مدل‌های خود را کشف کنید و انواع مختلف محیط‌ها و تحلیل‌هایی که با آن‌ها مواجه خواهید شد را بررسی کنید.

یادگیری چرخه عمر MLOps

پس از جمع‌آوری، آماده‌سازی و برچسب‌زنی داده‌ خود، اجرای آزمایش‌های متعدد بر روی مدل‌های مختلف و اثبات مفهوم خود با یک مدل برتر، زمان مراحل بعدی فرا می‌رسد. ساخت. استقرار. نظارت. نگهداری. این چرخه عمر مدل شما است وقتی که مقصد آن تولید باشد. این بخش عملیات (Ops) در MLOps است. این دوره به شما نشان می‌دهد که چگونه فصل دوم سفر مدل خود را برای تحقق ارزش هدایت کنید و معیاری برای مدل‌های بیشتر در آینده تعیین نمایید. شما با بررسی در چرخه عمر MLOps شروع می‌کنید، اهمیت MLOps و کامپوننت های عملکردی کلیدی برای توسعه، استقرار، نظارت و نگهداری مدل را کشف خواهید کرد.

توسعه کد ML برای استقرار

در ادامه، شما یاد می‌گیرید که چگونه مدل‌ها را برای استقرار توسعه دهید و چگونه کد ML مؤثر بنویسید، از ابزارها استفاده کنید و پایپ لاین های ML را آموزش دهید. با پیشرفت در دوره، چگونگی استقرار مدل‌های خود را پوشش می‌دهید و محیط‌های مختلف استقرار و زمان استفاده از آن‌ها را بررسی می‌کنید. همچنین استراتژی‌هایی برای جایگزینی مدل‌های تولیدی موجود توسعه داده و APIها را بررسی خواهید کرد.

یادگیری چگونگی نظارت بر مدل‌های شما

با تکمیل دوره، معیارهای عملکرد عمری پشت نظارت و نگهداری مدل‌های ML خود را کشف خواهید کرد. شما با نظارت بر انحراف در محیط تولید، و همچنین بازخورد، بروزرسانی‌ها و حاکمیت مدل آشنا می‌شوید. تا پایان دوره، درک خواهید کرد که چگونه می‌توانید از چرخه عمر MLOps برای استقرار مدل‌های خود در محیط تولید استفاده کنید.