MLOps dla Azure Machine Learning – automatyzacja i zarządzanie

Opis

Szkolenie koncentruje się na praktycznych aspektach wdrażania praktyk MLOps w projektach wykorzystujących Azure Machine Learning. Program obejmuje automatyzację procesów ML, zarządzanie cyklem życia modeli oraz integrację z narzędziami DevOps. Uczestnicy uczą się projektować i implementować skalowalne rozwiązania MLOps, zapewniające powtarzalność i niezawodność procesów ML.

Profil uczestnika

• DevOps Engineers pracujący przy projektach ML
• Data Scientists zainteresowani automatyzacją ML
• ML Engineers odpowiedzialni za wdrożenia
• Architekci rozwiązań AI/ML
• Inżynierowie platformy ML
• Specjaliści ds. automatyzacji procesów ML
• Team Leaderzy zespołów ML

Agenda

1. Podstawy MLOps
• Filozofia i praktyki MLOps
• Integracja z Azure DevOps
• Zarządzanie środowiskami
• Automatyzacja procesów
2. Automatyzacja pipeline’ów ML
• Projektowanie przepływów pracy
• Continuous Training (CT)
• Continuous Deployment (CD)
• Monitoring i alerty
3. Zarządzanie modelami
• Wersjonowanie modeli i danych
• Rejestr modeli
• Śledzenie eksperymentów
• Walidacja modeli
4. Infrastruktura i skalowalność
• Zarządzanie zasobami
• Optymalizacja kosztów
• Bezpieczeństwo i zgodność
• Skalowalność rozwiązań

Korzyści

Uczestnik rozwinie zaawansowane umiejętności w zakresie implementacji praktyk MLOps w środowisku Azure Machine Learning. Zdobędzie praktyczną wiedzę o automatyzacji procesów ML i integracji z narzędziami DevOps. Nauczy się projektować i wdrażać skalowalne rozwiązania zapewniające powtarzalność procesów ML. Rozwinie zdolność efektywnego zarządzania cyklem życia modeli uczenia maszynowego. Pozna techniki optymalizacji kosztów i zarządzania zasobami w projektach ML. Zyska umiejętność budowania niezawodnych i bezpiecznych pipeline’ów ML.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Doświadczenie z Azure Machine Learning
• Znajomość podstaw DevOps
• Praktyczna wiedza o uczeniu maszynowym
• Podstawy programowania w Python

Zagadnienia

• Praktyki MLOps
• Automatyzacja ML
• Pipeline’y CI/CD
• Zarządzanie wersjami
• Monitoring modeli
• Infrastruktura ML
• Optymalizacja kosztów
• Bezpieczeństwo MLOps
• Skalowalność rozwiązań
• Zarządzanie środowiskami
• Najlepsze praktyki DevOps
• Śledzenie eksperymentów

Poznaj naszą firmę