Что делает MLOps сложным?

Как мы уже обсуждали, эксплуатация и поддержка приложений машинного обучения — задача непростая. Что именно делает её такой сложной?

Это упражнение является частью курса

MLOps для бизнеса

Посмотреть курс

Практическое интерактивное упражнение

Превратите теорию в практику с помощью одного из наших интерактивных упражнений

Начать упражнение

Это упражнение является частью курса

MLOps для бизнеса

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.9+

150 reviews

Начать курс бесплатно

В первой главе вы познакомитесь с MLOps и узнаете, почему он необходим компаниям, которые хотят одновременно проектировать, разрабатывать и эксплуатировать несколько приложений машинного обучения. Вы изучите основные элементы MLOps — масштабирование и автоматизацию, его преимущества, а также причины, по которым внедрение MLOps по-прежнему остаётся непростой задачей. Кроме того, вы рассмотрите, что необходимо для начала MLOps-пути как с технологической, так и с управленческой точки зрения.

Exercise 1: Что такое MLOps?Exercise 2: MLOps: набор практик для...Exercise 3: Каковы характеристики MLOps?Exercise 4: Бизнес-аргументы в пользу MLOps Exercise 5: Смежные области MLOps Exercise 6: Как инвестировать в MLOps Exercise 7: Причины инвестировать в MLOps Exercise 8: Закладываем основу MLOps Exercise 9: Члены команды MLOps Exercise 10: Предпосылки для MLOps Exercise 11: Элементы MLOps

Во второй главе вы изучите полный жизненный цикл MLOps: от проектирования до разработки, развёртывания и эксплуатации. Вы узнаете, почему мониторинг важен для эффективной работы приложений машинного обучения и почему модели необходимо регулярно переобучать.

Exercise 1: MLOps: полный цикл Exercise 2: Десять ключевых шагов жизненного цикла MLOps Exercise 3: Основные этапы MLOps-приложения Exercise 4: Ключевые задачи основных этапов MLOps Exercise 5: Этап проектирования Exercise 6: Перенос задач фазы проектирования Exercise 7: Основа успеха: проектирование MLOps-проекта Exercise 8: Фаза разработки Exercise 9: Задачи этапа разработки Exercise 10: Роли на этапе разработки Exercise 11: Мониторинг, переобучение и замена MLOps-приложений Exercise 12: Характеристики жизненного цикла MLOps Exercise 13: Распределение обязанностей при разработке сценария использования MLOps Exercise 14: Жизненный цикл MLOps

В третьей главе вы перейдёте от теории к практике и познакомитесь с основными проблемами и рисками, возникающими при развёртывании моделей машинного обучения. Вы также узнаете, как эффективно работают MLOps-команды и что может сделать руководство, чтобы обеспечить успешное масштабирование машинного обучения.

Exercise 1: Бизнес-задачи и риски в MLOps Exercise 2: Что делает MLOps сложным?

Текущее упражнение

Exercise 3: Традиционный软件 vs. MLOps Exercise 4: Потенциальные бизнес-риски MLOps Exercise 5: Как MLOps-команды работают эффективно Exercise 6: Команды в стиле DevOps Exercise 7: Сложности при внедрении MLOps Exercise 8: Современное состояние MLOps Exercise 9: Ложное утверждение об MLOps Exercise 10: Почему MLOps — это сложно

В заключительной главе рассматриваются лучшие практики и типичные ошибки, которые помогут вашей компании уверенно начать MLOps-путь. В завершение вы изучите различные уровни зрелости MLOps и ознакомитесь с реальным примером проектирования, разработки и эксплуатации приложения машинного обучения для критически важных производственных процессов.

Exercise 1: Как бизнесу стать полностью готовым к MLOps Exercise 2: Корректные KPI для MLOps Exercise 3: Расставьте уровни зрелости развёртывания по порядку Exercise 4: Зрелость MLOps Exercise 5: Лучшие практики и типичные ошибки в MLOps Exercise 6: Что нужно тестировать?Exercise 7: Лучшие практики — или нет?Exercise 8: Кейс MLOps: повышение прибыли с помощью MLOps Exercise 9: Ключевые выводы из кейса Exercise 10: Подведение итогов