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In questo primo capitolo motiviamo l’uso di MLOps in un contesto industriale. Imparerai perché è importante per sostenere la generazione di valore nelle aziende. Ripasserai anche le fasi del ML, concentrandoti su come MLOps le potenzia. Alla fine del capitolo, esplorerai un’architettura di riferimento per un sistema MLOps completamente automatizzato. Userai poi questa architettura per analizzare i componenti importanti per qualsiasi sistema MLOps e come punto di partenza per il resto del corso.
In questo capitolo continuerai a esplorare i componenti critici che costituiscono un sistema MLOps completamente automatizzato. Per prima cosa, esaminerai l’importanza dell’orchestrazione in MLOps e come aiuta a garantire l’efficienza e la scalabilità delle pipeline di ML. Successivamente, analizzerai le diverse strategie di distribuzione in MLOps e imparerai a scegliere quella giusta per il tuo sistema. Infine, imparerai CI/CD/CT/CM e come queste pratiche completino l’orchestrazione e le buone pratiche per ottenere un’automazione completa nei sistemi MLOps. Con queste lezioni alle spalle, sarai più preparato a costruire un sistema MLOps completamente automatizzato che sia efficiente, accurato e affidabile.
In questo capitolo entrerai nel mondo dell’automazione e imparerai a progettare sistemi di ML più resilienti ed efficienti. Inizierai comprendendo i fondamenti dell’automazione nei sistemi MLOps, per poi scoprire la potenza dei pattern di progettazione e dei meccanismi fail-safe. Imparerai anche a implementare test automatizzati nei sistemi MLOps e a usare l’hyperparameter tuning per ottimizzare modelli e flussi di lavoro. Alla fine di questo capitolo, avrai le competenze e le conoscenze necessarie per creare e gestire sistemi MLOps completamente automatizzati che siano al tempo stesso efficienti e affidabili.
In questo capitolo finale approfondirai i componenti cruciali di un’architettura MLOps automatizzata. Dalla comprensione del tracciamento automatico degli esperimenti e del model registry all’esplorazione del feature store e del ruolo del metadata store, questo capitolo è pensato per darti una comprensione completa delle complessità di un sistema MLOps completamente automatizzato. Che tu sia un professionista ML esperto o agli inizi, questo capitolo ti fornirà le conoscenze e le abilità necessarie per progettare workflow MLOps automatizzati.
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