Il framework MLOps a 7 fasi Full Stack
Framework MLOps, 7 fasi Full Stack
Anteprima: Tutto ciò che devi sapere su un’architettura di machine learning batch end-to-end
Questo articolo rappresenta una panoramica di un corso GRATUITO di 7 lezioni intitolato “The Full Stack 7-Steps MLOps Framework” che ti guiderà passo dopo passo su come progettare, implementare, addestrare, distribuire e monitorare un sistema di ML utilizzando buone pratiche di MLOps.
→ Se non desideri seguire il corso, questo articolo può essere utilizzato anche come quadro generale di un’architettura di machine learning batch end-to-end.
Durante il corso, costruirai un sistema di ML batch end-to-end pronto per la produzione per prevedere i livelli di consumo energetico per le prossime 24 ore tra diversi tipi di consumatori in Danimarca.
Oggi i certificati sono ovunque. Costruire progetti avanzati end-to-end che puoi successivamente mostrare è il modo migliore per ottenere riconoscimento come ingegnere professionista.
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Se sei occupato e vuoi dare un’occhiata velocemente al curriculum del mio corso gratuito, sei nel posto giusto.
Indice:
- Introduzione al corso
- Lezioni del corso
- L’architettura batch
- Approfondimento dei 7 passaggi
- Come possiamo adattare l’architettura batch a un sistema di ML online?
- Conclusioni
Introduzione al corso
Alla fine di questo corso di 7 lezioni, saprai come:
- progettare un’architettura di servizio batch
- utilizzare Hopsworks come feature store
- progettare una pipeline di feature engineering che legge dati da un’API
- costruire una pipeline di addestramento con accordi sui parametri iper
- utilizzare W&B come piattaforma di ML per tracciare i tuoi esperimenti, modelli e metadati
- implementare una pipeline di previsione batch
- utilizzare Poetry per creare i tuoi pacchetti Python
- distribuire il tuo server privato PyPi
- orchestrare tutto con Airflow
