or
Это упражнение является частью курса
В первой главе вы узнаете, зачем MLOps применяется в промышленных условиях, и поймёте его роль в создании ценности для бизнеса. Вы также повторите этапы работы с ML и рассмотрите, как MLOps их улучшает. В конце главы вы познакомитесь с эталонной архитектурой полностью автоматизированной MLOps-системы. На её основе вы изучите ключевые компоненты любой MLOps-системы — это станет отправной точкой для дальнейшего курса.
В этой главе вы продолжите изучение ключевых компонентов полностью автоматизированной MLOps-системы. Сначала вы рассмотрите роль оркестрации в MLOps и то, как она обеспечивает эффективность и масштабируемость ML-пайплайнов. Затем изучите различные стратегии развёртывания в MLOps и научитесь выбирать подходящую стратегию для вашей системы. Наконец, вы познакомитесь с CI/CD/CT/CM и узнаете, как эти практики дополняют оркестрацию и помогают достичь полной автоматизации MLOps-систем. Освоив этот материал, вы будете готовы строить полностью автоматизированные MLOps-системы, которые отличаются эффективностью, точностью и надёжностью.
В этой главе вы погрузитесь в мир автоматизации и научитесь проектировать более устойчивые и эффективные ML-системы. Вы начнёте с основ автоматизации в MLOps-системах, а затем перейдёте к изучению паттернов проектирования и механизмов защиты от сбоев. Вы также узнаете, как внедрить автоматизированное тестирование в MLOps-системы и как использовать подбор гиперпараметров для оптимизации моделей и рабочих процессов. По завершении главы вы будете обладать знаниями и навыками, необходимыми для построения полностью автоматизированных MLOps-систем, сочетающих эффективность и надёжность.
В заключительной главе вы изучите ключевые компоненты автоматизированной архитектуры MLOps. От автоматизированного отслеживания экспериментов и реестра моделей до хранилища признаков и хранилища метаданных — эта глава даст вам полное понимание устройства полностью автоматизированной MLOps-системы. Независимо от вашего уровня опыта в ML, вы получите знания и практические навыки, необходимые для проектирования автоматизированных MLOps-рабочих процессов.
Текущее упражнение