Kursplan
Introduktion
- Machine Learning modeller kontra traditionell programvara
Översikt över arbetsflödet DevOps
Översikt över arbetsflödet Machine Learning
ML som Code Plus Data
Komponenter i ett ML-system
Fallstudie: En försäljningsapplikation Forecasting
Accessing Data
Validerar data
Datatransformation
Från Data Pipeline till ML Pipeline
Bygga datamodellen
Utbildning av modellen
Validera modellen
Reproducera modellträning
Utplacera en modell
Servera en utbildad modell till produktion
Testa ett ML-system
Kontinuerlig leverans orkestrering
Övervakning av modellen
Dataversionering
Anpassa, skala och underhålla en MLOps plattform
Felsökning
Sammanfattning och slutsats
Krav
- En förståelse för mjukvaruutvecklingscykeln
- Erfarenhet av att bygga eller arbeta med Machine Learning-modeller
- Kännedom om Python programmering
Publik
- ML ingenjörer
- DevOps ingenjörer
- Dataingenjörer
- Infrastrukturingenjörer
- Mjukvaruutvecklare
Vittnesmål (3)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Kurs - 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.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life™
Kurs - Kubeflow
arbeta med DevOps Toolchain
Kesh - Vodacom
Kurs - DevOps Foundation®
Machine Translated