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MLflow

 21 Hours
이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 ML 모델 구축을 넘어 ML 모델 생성, 추적 및 배포 프로세스를 최적화하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
  • MLflow 및 관련 ML 라이브러리와 프레임워크를 설치하고 구성합니다.
  • ML 모델의 추적성, 재현성, 배포 가능성의 중요성을 인식합니다.
  • ML 모델을 다양한 퍼블릭 클라우드, 플랫폼 또는 온프레미스 서버에 배포합니다.
  • 여러 사용자가 프로젝트에서 공동 작업할 수 있도록 ML 배포 프로세스를 확장합니다.
  • ML 모델을 실험, 재현, 배포하기 위한 중앙 레지스트리를 설정합니다.
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the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose

Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL

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