一個新的以數據為中心的方法來構建健壯的MLOps實踐

發現最快的路徑讓機器學習模型生產。大本MLOps工程師將向您展示如何數據,數據科學家,和機器學習工程師可以構建和合作在一個共同的平台上,使用強大的和開放的框架,如三角洲湖數據管道,MLflow模型管理和磚工作流的自動化。Beplay体育安卓版本

在本電子書,您將學習:

• MLOps參考體係結構的重要組成部分
• 關鍵利益相關者涉及機器學習構建和部署應用程序
• 如何利用相同的平台數據和模型和生產更快呢Beplay体育安卓版本
• 如何通過完整的監測數據和模型毫升與端到端血統生命周期
• 最佳實踐指導你MLOps規劃和決策