MLOps: a set of practices to ...

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बिज़नेस के लिए MLOps

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पहला चैप्टर MLOps का परिचय देगा और बताएगा कि वे बिज़नेस के लिए क्यों ज़रूरी है जो एक साथ कई मशीन लर्निंग एप्लिकेशन डिज़ाइन, डेवलप, और ऑपरेट करना चाहते हैं। आप MLOps के मुख्य तत्वों, जैसे स्केलिंग और ऑटोमेशन, उनके फ़ायदे, और फिर भी MLOps चुनौतीपूर्ण क्यों रहता है, इसके बारे में सीखेंगे। आप यह भी जानेंगे कि टेक्नोलॉजी और मैनेजमेंट—दोनों दृष्टिकोणों से MLOps की यात्रा शुरू करने के लिए क्या चाहिए।

Exercise 1: MLOps क्या है?Exercise 2: MLOps: a set of practices to ...

वर्तमान अभ्यास

Exercise 3: MLOps की विशेषताएँ क्या हैं?Exercise 4: MLOps के व्यावसायिक तर्क Exercise 5: MLOps से जुड़े प्रासंगिक क्षेत्र Exercise 6: MLOps में निवेश कैसे करें Exercise 7: MLOps में निवेश करने के कारण Exercise 8: MLOps की नींव रखना Exercise 9: MLOps टीम के सदस्य Exercise 10: MLOps की पूर्व-आवश्यकताएँ Exercise 11: MLOps के तत्व

दूसरे चैप्टर में, आप डिज़ाइन से लेकर डेवलपमेंट, डिप्लॉयमेंट, और ऑपरेशंस तक पूरे MLOps लाइफ साइकल के बारे में सीखेंगे। आप जानेंगे कि प्रोडक्टिव मशीन लर्निंग एप्लिकेशन के लिए मॉनिटरिंग क्यों आवश्यक है और हमें मशीन लर्निंग मॉडलों को नियमित रूप से फिर से ट्रेन क्यों करना पड़ता है।

Exercise 1: एंड-टू-एंड MLOps समझाया गया Exercise 2: MLOps लाइफ साइकल के दस अहम चरण Exercise 3: एक MLOps एप्लिकेशन के मुख्य चरण Exercise 4: मुख्य MLOps चरणों में महत्वपूर्ण कार्य Exercise 5: डिज़ाइन चरण Exercise 6: डिज़ाइन चरण के कार्यों को टालना Exercise 7: Blueprint for Success: अपना MLOps प्रोजेक्ट डिज़ाइन करें Exercise 8: डेवलपमेंट फेज़Exercise 9: डेवलपमेंट टास्क्स Exercise 10: डेवलपमेंट फेज़ में भूमिकाएँ Exercise 11: MLOps एप्लिकेशन का मॉनिटरिंग, री-ट्रेनिंग और रिप्लेसमेंट Exercise 12: MLOps जीवनचक्र की विशेषताएँ Exercise 13: MLOps यूज़ केस विकसित करने में व्यक्तिगत ज़िम्मेदारियाँ Exercise 14: MLOps लाइफ़ साइकल

तीसरे चैप्टर में, आप थ्योरी से आगे बढ़कर प्रैक्टिकल पहलुओं पर जाएँगे और मशीन लर्निंग मॉडल डिप्लॉय करने की मुख्य चुनौतियाँ और जोखिम समझेंगे। आप यह भी सीखेंगे कि MLOps टीमें सफलतापूर्वक कैसे ऑपरेट करती हैं और मैनेजमेंट सफलतापूर्वक मशीन लर्निंग को स्केल करने में क्या कर सकता है।

Exercise 1: MLOps से जुड़े व्यावसायिक चुनौतियाँ और जोखिम Exercise 2: MLOps को चुनौतीपूर्ण क्या बनाता है?Exercise 3: पारंपरिक सॉफ़्टवेयर बनाम MLOps Exercise 4: संभावित MLOps बिज़नेस जोखिम Exercise 5: MLOps टीमें सफलतापूर्वक कैसे काम करती हैं Exercise 6: DevOps-स्टाइल टीमें Exercise 7: MLOps को लागू करने की चुनौतियाँ Exercise 8: आज के समय में MLOps की स्थिति Exercise 9: MLOps के बारे में एक गलत कथन Exercise 10: MLOps चुनौतीपूर्ण क्यों है — कारण

अंतिम चैप्टर में, हम बेस्ट प्रैक्टिस और बचने योग्य गलतियों पर चर्चा करके आपके बिज़नेस की MLOps यात्रा को सफलतापूर्वक शुरू करने का तरीका दिखाएँगे। अंत में, आप MLOps परिपक्वता के अलग-अलग स्तरों की समीक्षा करेंगे और एक वास्तविक केस स्टडी के साथ कोर्स पूरा करेंगे जिसमें क्रिटिकल प्रोडक्शन प्रोसेस के लिए मशीन लर्निंग एप्लिकेशन का डिज़ाइन, डेवलपमेंट, और ऑपरेशन शामिल है।

Exercise 1: व्यवसाय पूरी तरह MLOps के लिए तैयार कैसे बनें Exercise 2: मान्य MLOps KPI Exercise 3: Deployment मैच्योरिटी को क्रमबद्ध करें Exercise 4: MLOps परिपक्वता Exercise 5: MLOps की बेहतरीन प्रैक्टिसेज़ और आम गलतियाँ Exercise 6: हमें क्या टेस्ट करना चाहिए?Exercise 7: (नहीं) सिर्फ एक बेस्ट प्रैक्टिस Exercise 8: MLOps केस स्टडी: MLOps से मुनाफ़ा बढ़ाना Exercise 9: केस स्टडी के मुख्य बिंदु Exercise 10: समापन