آموزش MLflow in Action - با استفاده از ابزار MLflow بر هنر MLOps مسلط شوید

MLflow in Action - Master the art of MLOps using MLflow tool top rated

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 اصلی برای آزادسازی پتانسیل کامل MLflow برای بهینه سازی MLO ها. ساده کردن جریان های کاری MLOps با استفاده از ابزار MLflow اصول MLOps و چگونگی غلبه بر چالش های ذاتی چرخه عمر ML سنتی را بررسی کنید. درک عمیقی از MLflow و نقش 4 مؤلفه آن در مدیریت عملیات یادگیری ماشینی (MLOps) به دست آورید. نحوه ردیابی کارآمد آزمایش ها، کد بسته، ثبت نام و بازتولید مدل ها در قلمرو MLOps با استفاده از ابزار MLflow را بیاموزید. طیف وسیعی از عملکردهای ثبت MLflow برای ردیابی و ثبت مؤثر آزمایش‌ها، اجراها، مصنوعات، پارامترها، کد، معیارها و غیره. مدل MLflow - برای بسته‌بندی مدل کارآمد در طعم‌های متمایز که امکان ساده‌سازی استقرار و ادغام مدل در سیستم‌های تولید را فراهم می‌کند. پروژه MLflow - برای ایجاد جریان های کاری یادگیری ماشینی ساختار یافته، قابل تکرار و به راحتی قابل اشتراک گذاری. MLflow Registry - برای مدیریت کارآمد مدل، ردیابی نسخه به منظور حفظ کیفیت و عملکرد مدل در طول زمان. یک پروژه کامل ML سرتاسر که ادغام MLflow با ابر AWS را نشان می دهد. با استفاده از AWS Sagemaker و MLflow یک مدل یادگیری ماشینی را در ابر AWS بسازید، آموزش دهید، آزمایش کنید و استقرار دهید. پیش نیازها: Basic Machine Leaning دانش دانش پایه پایتون

چرا MLOps؟

MLOps ستون فقرات جریان کار یادگیری ماشین مدرن است. این مشکل مبرم عملیاتی کردن مدل های ML در سیستم های تولید را حل می کند. تولید مدل‌های ML که معمولاً ماه‌ها طول می‌کشد، اکنون می‌تواند در چند روز با استفاده از ابزارهای MLOps عملیاتی شود.

طبق گفتگوهای فناوری در بازار، سال 2024 سال MLOها است و به مهارت اجباری پروژه های ML سازمانی تبدیل خواهد شد.

چرا ابزار MLflow برای MLOps؟

MLflow ابزار نهایی MLO ها از سال 2023 است زیرا کل چرخه زندگی یادگیری ماشین را ساده می کند. این به شما امکان می دهد تا به طور موثر آزمایش ها، کد بسته، ثبت نسخه ها و استقرار مدل ها را در یک پلت فرم یکپارچه دنبال کنید. برخلاف سایر ابزارها، MLflow فرآیند را ساده می‌کند و شما را قادر می‌سازد که از توسعه به استقرار یکپارچه انتقال دهید.

محبوبیت MLflow از هزاران سازمان، از استارت‌آپ‌ها گرفته تا شرکت‌های Fortune 500، که MLflow را در گردش‌های کاری MLOps خود ادغام کرده‌اند، مشهود است.

_________________________________________________________________________________________________

چه چیزی در این دوره آموزشی MLflow گنجانده شده است؟

مبانی MLOps، محدودیت‌های چرخه عمر سنتی ML، نحوه غلبه بر این محدودیت‌ها را بدانید.
مفاهیم MLflow کامل توضیح داده شده از ابتدا تا پیاده سازی بلادرنگ.
4 جزء اصلی MLflow - Tracking، Model، Project و Registry را به صورت عملی بیاموزید.
توابع گزارش‌گیری مختلف در MLflow برای ردیابی و ضبط دقیق آزمایش‌ها، اجراها، مصنوعات، پارامترها، کد، معیارها و موارد دیگر.
با استفاده از Python در MLflow، مدل‌های سفارشی‌شده را مدیریت کنید.
با استفاده از کتابخانه MLflow، UI، MLflow Client و دستورات CLI تعامل با MLflow را بیاموزید.
بهترین شیوه‌ها و تکنیک‌های بهینه‌سازی را برای دنبال کردن در پروژه‌های MLOps/MLflow بلادرنگ بیاموزید.

________________________________________________________________________________________________________________

**انحصاری** - یک پروژه کامل ML سرتاسر که ادغام MLflow با ابر AWS را نشان می دهد. با استفاده از خدمات AWS Sagemaker، Codecommit، Ec2، ECR، AWS S3، IAM و غیره، یک مدل یادگیری ماشینی در AWS cloud بسازید، آموزش دهید، آزمایش کنید، در حالی که از قابلیت‌های ردیابی MLflow استفاده می‌کنید.

پس از تکمیل این دوره، می‌توانید با اطمینان کامل روی هر پروژه MLOps/MLflow کار کنید.

افزونه ها

- سوالات و پرس و جوها خیلی سریع پاسخ داده می شوند.

- کدها و منابع مورد استفاده در سخنرانی ها برای راحتی شما در دوره پیوست شده است.

- من قصد دارم آن را مرتباً به روز کنم، هر بار که اجزای جدیدی از ابزار MLflow اضافه می کنم.

سرفصل ها و درس ها

برای ارسال نظر ثبت نام کنید.