Course Outline
소개
- 머신러닝 모델 vs 전통 소프트웨어
DevOps 워크플로 개요
머신러닝 워크플로 개요
ML은 코드와 데이터
ML 시스템의 구성 요소
사례 연구: 판매 예측 애플리케이션
데이터 접근
데이터 검증
데이터 변환
데이터 파이프라인에서 ML 파이프라인으로
데이터 모델 구축
모델 학습
모델 검증
모델 학습 재현
모델 배포
학습된 모델을 프로덕션에 제공
ML 시스템 테스트
지속적 제공 조율
모델 모니터링
데이터 버전 관리
MLOps 플랫폼의 적응, 확장 및 유지 관리
문제 해결
요약 및 결론
Requirements
- 소프트웨어 개발 주기의 이해
- 머신 러닝 모델을 구축하거나 작업하는 경험
- Python 프로그래밍에 익숙함
대상 독자
- ML 엔지니어
- DevOps 엔지니어
- 데이터 엔지니어
- 인프라 엔지니어
- 소프트웨어 개발자
회원 평가 (3)
많은 실습이 트레이너의 지도와 지원 하에 진행되었습니다.
Aleksandra - Fundacja PTA
Course - Mastering Make: Advanced Workflow Automation and Optimization
Machine Translated
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Course - MLflow
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.