在生產中機器學習

描述

在本課程中,您將學習MLOps最佳實踐將機器學習模型投入生產。上半年的課程注冊使用一個特性存儲訓練數據,並使用MLflow跟蹤機器學習生命周期,包模型部署和版本管理模型。下半年的課程檢查生產問題,包括部署模式、監視和CI / CD。通過這門課的結束,你將建立一個端到端的管道日誌,部署和監控機器學習模型。

本課程將幫助你把磚機器學習專業認證考試。

持續時間

1天或2天的一半

目標

• 跟蹤、版本和管理機器學習實驗

• 利用磚功能為可再生的數據存儲管理

• 實現批處理策略部署模型,流媒體和實時

• 構建監測解決方案,包括漂移檢測

先決條件

• 中間經曆Python和熊貓(或完成介紹了Python數據科學與數據工程)

• 熟悉Apache火花(或完成Apache火花編程)

• 機器學習和數據科學的工作知識(或完成可擴展的機器學習與Apache火花)

大綱

第一天

• 毫升生產概述

• 數據管理與三角洲和磚特色商店

• 實驗與MLflow跟蹤跟蹤和版本控製

• 模型管理與MLflow模型和模型注冊表

• 自動化測試與人

• 部署模式

• 監控和CI / CD

即將到來的公共類

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