آموزش تسلط بر MLO ها: از توسعه مدل تا استقرار

دانلود Mastering MLOps: From Model Development to Deployment new

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: راهنمای عملی برای ساخت، خودکارسازی و مقیاس‌بندی خطوط لوله یادگیری ماشینی با ابزارهای مدرن و بهترین روش‌ها مفاهیم اصلی، مزایا و تکامل MLOps را درک کنید. تفاوت بین تمرینات MLOps و DevOps را بیاموزید. با استفاده از Git و Docker یک پروژه MLOps با نسخه کنترل شده راه اندازی کنید. ساخت خطوط لوله ML سرتاسر از پیش پردازش داده تا استقرار. انتقال مدل های ML از آزمایش به محیط های تولید استقرار و نظارت بر مدل های ML برای عملکرد و جابجایی داده ها. تجربه عملی را با Docker for ML کانتینرسازی مدل به دست آورید. اصول Kubernetes را بیاموزید و بارهای کاری ML را به طور موثر هماهنگ کنید. زیرساخت‌های MLOps محلی و مبتنی بر ابر (AWS، GCP، Azure) را راه‌اندازی کنید. چالش‌های رایج در مقیاس‌پذیری، تکرارپذیری و قابلیت اطمینان را عیب‌یابی کنید. پیش نیازها: مهارت های اولیه برنامه نویسی پایتون: آشنایی با نحو و اسکریپت پایتون. مبانی یادگیری ماشین: درک مفاهیم ML مانند آموزش، آزمایش و ارزیابی. دانش پایه ابزارهای علم داده: قرار گرفتن در معرض نوت بوک های Jupyter یا ابزارهای مشابه. درک نسخه کنترل: آشنایی با Git برای ردیابی تغییرات کد. تمایل به یادگیری Docker و Kubernetes: نیازی به تجربه قبلی نیست، اما آمادگی برای یادگیری این ابزار ضروری است. مهارت های خط فرمان پایه: توانایی پیمایش و اجرای دستورات در ترمینال. دسترسی به یک کامپیوتر با اتصال به اینترنت: مناسب برای اجرای Docker و خدمات ابری. کنجکاوی و ذهنیت حل مسئله: اشتیاق برای عیب یابی و بهینه سازی گردش کار.

در دنیای امروزی مبتنی بر هوش مصنوعی، تقاضا برای سیستم‌های یادگیری ماشینی کارآمد، قابل اعتماد و مقیاس‌پذیر (ML) هرگز بالاتر نبوده است. MLOps (عملیات یادگیری ماشین) شکاف حیاتی بین توسعه مدل ML و استقرار در دنیای واقعی را پر می کند و از گردش کار یکپارچه، تکرارپذیری و نظارت قوی اطمینان می دهد. این دوره جامع، تسلط بر MLOps: از توسعه مدل تا استقرار، برای تجهیز زبان‌آموزان به تخصص عملی در ساخت، خودکارسازی و مقیاس‌بندی خطوط لوله ML با استفاده از ابزارهای استاندارد صنعتی و بهترین شیوه‌ها طراحی شده است.

در طول این دوره، شما عمیقاً به اصول کلیدی MLOps می پردازید و یاد می گیرید که چگونه کل چرخه حیات ML را مدیریت کنید - از پیش پردازش داده ها، آموزش مدل و ارزیابی گرفته تا استقرار، نظارت و مقیاس گذاری در محیط های تولید. شما تفاوت های اصلی بین MLOps و DevOps های سنتی را بررسی خواهید کرد، و در مورد اینکه چگونه جریان های کاری ML به ابزارها و تکنیک های تخصصی نیاز دارند تا به طور موثر آزمایش مدل، نسخه سازی و نظارت بر عملکرد را انجام دهند، وضوح پیدا خواهید کرد.

با ابزارهای ضروری مانند Docker برای کانتینری‌سازی، Kubernetes برای تنظیم بارهای کاری ML و Git برای کنترل نسخه، تجربه عملی کسب خواهید کرد. همچنین یاد خواهید گرفت که پلتفرم‌های ابری مانند AWS، GCP و Azure را در خطوط لوله MLOps خود ادغام کنید و امکان استقرار مقیاس‌پذیر در محیط‌های تولید را فراهم کنید. این مهارت ها برای هر کسی که قصد دارد شکاف بین آزمایش هوش مصنوعی و مقیاس پذیری در دنیای واقعی را پر کند، ضروری است.

یکی از نکات برجسته این دوره، پروژه های عملی و عملی است که در هر فصل گنجانده شده است. از ساخت خطوط لوله ML سرتاسر در پایتون گرفته تا راه‌اندازی زیرساخت‌های ابری و استقرار مدل‌ها به صورت محلی با استفاده از Kubernetes، مهارت‌های عملی را به دست خواهید آورد که می‌تواند مستقیماً در پروژه‌های هوش مصنوعی و ML در دنیای واقعی اعمال شود.

علاوه بر تسلط بر ابزارها و گردش کار MLOps، یاد خواهید گرفت که چگونه به چالش های رایج در استقرار ML رسیدگی کنید، از جمله مسائل مقیاس پذیری، جابجایی مدل، و نظارت بر عملکرد در محیط های پویا. در پایان این دوره، می‌توانید مدل‌های ML را با اطمینان از نوت‌بوک‌های Jupyter به سیستم‌های تولید قوی انتقال دهید، و مطمئن شوید که نتایج ثابت و قابل‌اعتمادی ارائه می‌دهند.

چه دانشمند داده، مهندس یادگیری ماشین، حرفه ای DevOps یا علاقه مندان به هوش مصنوعی باشید، این دوره مهارت ها و دانش لازم برای برتری در زمینه در حال تکامل MLO را در اختیار شما قرار می دهد.

فقط مدل‌های یادگیری ماشینی را نسازید - یاد بگیرید که چگونه آنها را با اطمینان اجرا، نظارت و مقیاس کنید. در این سفر متحول کننده به MLOps اصلی: از توسعه مدل تا استقرار به ما بپیوندید و خود را در خط مقدم نوآوری هوش مصنوعی قرار دهید.

این دوره دروازه شما برای تسلط بر تقاطع هوش مصنوعی، ML، و تعالی عملیاتی است و به شما امکان می‌دهد راه‌حل‌های هوش مصنوعی تاثیرگذار و مقیاس‌پذیر را در محیط‌های تولید در دنیای واقعی ارائه دهید.

سرفصل ها و درس ها

مقدمه ای بر MLOps Introduction to MLOps

معرفی بخش Introduction to Section
مروری بر MLO ها و اهمیت آن Overview of MLOps and its Importance
تکامل عملیات یادگیری ماشین Evolution of Machine Learning Operations
مفاهیم کلیدی در MLOps: نسخه سازی، اتوماسیون و نظارت Key Concepts in MLOps: Versioning, Automation, and Monitoring
MLOps در مقابل DevOps: شباهت ها و تفاوت ها MLOps vs. DevOps: Similarities and Differences
عملی: یک ساختار اولیه پروژه MLOps را راه اندازی کنید (Git، Docker، Model Pipeline) Hands-on: Set up a basic MLOps Project Structure (Git, Docker, Model Pipeline)

خط لوله علم داده تا تولید Data Science to Production Pipeline

معرفی بخش Introduction to Section
مروری بر گردش کار ML: آماده سازی داده تا استقرار Overview of the ML Workflow: Data Preparation to Deployment
آزمایش در مقابل تولید Experimentation vs. Production
چالش ها در استقرار مدل های ML Challenges in Deploying ML Models
عملی: یک خط لوله سرتاسر برای مدل ML بسازید Hands-on: Build an end-to-end pipeline for an ML model

زیرساخت برای MLOps Infrastructure for MLOps

معرفی بخش Introduction to Section
مقدمه ای بر پلتفرم های ابری (AWS، GCP، Azure) Introduction to Cloud Platforms (AWS, GCP, Azure)
Containerization با Docker Containerization with Docker
Kubernetes برای سازماندهی بارهای کاری ML Kubernetes for Orchestrating ML Workloads
راه اندازی Local MLOps Environments Setting up Local MLOps Environments
عملی: یک مدل ML ساده را کانتینر کنید و آن را با استفاده از Kubernetes به صورت محلی اجرا کنید Hands-on: Containerize a simple ML model and deploy it locally using Kubernetes