Chia Sẻ Khóa Học MLOps Từ Zero Đến Hero Trong Python [Khóa 6634 A]
Chương trình đào tạo thực hành nâng cao về MLOps với MLFlow, Scikit-learn, CI/CD, Azure, FastAPI, Gradio, SHAP, Docker, DVC, Flask...!
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ MLOps fundamentals.
- ✓ MLOps toolbox.
- ✓ Model versioning với MLFlow.
- ✓ Data versioning với DVC.
- ✓ Auto-ML và Low-code MLOps.
- ✓ Model Explainability, Auditability, và Interpretable machine learning.
- ✓ Containerized Machine Learning WorkFlow với Docker.
- ✓ Triển khai ML trong Production thông qua APIS.
- ✓ Triển khai ML trong Production thông qua các ứng dụng web.
- ✓ MLOps trong Azure Cloud.
Nếu bạn đang tìm kiếm hướng dẫn toàn diện, thực hành và dựa trên dự án để học MLOps (Machine Learning Operations) thì bạn đã đến đúng nơi.
Theo khảo sát của Algorithmia, 85% các project Machine Learning không đạt production. Ngoài ra, MLOps đã tăng trưởng theo cấp số nhân trong những năm qua. MLOPS ước tính trị giá 23,2 tỷ USD cho năm 2019 và dự kiến sẽ đạt 126 tỷ USD vào năm 2025. Do đó, kiến thức về MLOps sẽ mang đến cho bạn nhiều cơ hội nghề nghiệp.
Khóa học này được thiết kế để dạy mọi thứ liên quan đến MLOps, từ model development, model registration, và model versioning; model performance monitoring, CI/CD, cloud deployment, model serving và API cũng như web application development để đưa vào sản xuất model.
Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn các kỹ năng MLOps, chia sẻ những lời giải thích rõ ràng và lời khuyên chuyên môn có giá trị.
Với chương trình đào tạo trực quan, các study guide có thể tải xuống, bài tập thực hành và các lab thực tế, đây là khóa học duy nhất bạn cần học cách triển khai MLOps project toàn diện. Khi kết thúc khóa học này, bạn không chỉ đã phát triển toàn bộ dự án MLOps ngay từ đầu mà còn có được kiến thức và sự tự tin để áp dụng những khái niệm tương tự này cho các dự án của mình.
Khóa học bao gồm những gì?
- ✓ MLOps fundamentals. Chúng ta sẽ tìm hiểu về các Khái niệm cơ bản và nền tảng của MLOps. Chúng ta sẽ xem xét các thách thức quản lý mô hình ML truyền thống và cách MLOps giải quyết những vấn đề đó để đưa ra những giải pháp.
- ✓ MLOps toolbox. Chúng ta sẽ tìm hiểu cách áp dụng các công cụ MLOps để triển khai một dự án toàn diện.
- ✓ Model versioning với MLFlow. Chúng ta sẽ học cách version và register machine learning model với MLFlow. MLflow là một nền tảng nguồn mở để quản lý ML lifecycle, bao gồm experimentation, reproducibility, deployment, và một central model registry.
- ✓ Auto-ML và Low-code MLOps. Chúng ta sẽ học cách tự động hóa việc phát triển các mô hình học máy với các thư viện Auto-ML và Low-code như Pycaret. Pycaret tự động hóa phần lớn MLOps cycle, bao gồm model versioning, training, evaluation, và deployment.
- ✓ Explainability, Auditability, và Interpretable machine learning. Tìm hiểu về model interpretability, explainability, auditability và data drift với SHAP và Evidently.
- ✓ Containerized Machine Learning WorkFlow với Docker. Docker là một trong những công cụ được sử dụng nhiều nhất để package code và dependencies của ứng dụng của chúng ta cũng như phân phối nó một cách hiệu quả. Chúng ta sẽ tìm hiểu cách sử dụng Docker để package các ứng dụng Machine Learning của mình.
- ✓ Triển khai ML trong Production thông qua APIS. Chúng ta sẽ tìm hiểu về cách triển khai các mô hình vào production thông qua API development với FastAPI và Flask. Chúng ta cũng sẽ tìm hiểu cách triển khai các deploy đó trong Azure Cloud bằng cách sử dụng Azure containers.
- ✓ Triển khai ML trong Production thông qua các ứng dụng web. Chúng ta sẽ học cách phát triển các ứng dụng web với các embedded machine learning model bằng Gradio. Chúng ta cũng sẽ tìm hiểu cách phát triển một ứng dụng ML với Flask và HTML, phân phối ứng dụng đó thông qua một Docker container và deploy nó vào production trong Azure.
- ✓ MLOps trong Azure Cloud. Cuối cùng, chúng ta sẽ tìm hiểu về việc phát triển và triển khai các mô hình trên Cloud, cụ thể là trong Azure. Chúng ta sẽ tìm hiểu cách đào tạo các model trên Azure, đưa chúng vào production và sau đó sử dụng các mô hình đó.
Hãy tham gia ngay hôm nay để có quyền truy cập tức thì và trọn đời vào:
- ✓ MLOps Training Guide (sách điện tử PDF).
- ✓ Các file, code, và resource có thể tải xuống.
- ✓ Phòng thí nghiệm áp dụng cho các use case.
- ✓ Bài tập thực hành và quiz.
- ✓ Các tài nguyên như Cheatsheets.
- ✓ Hỗ trợ chuyên gia 1-1.
- ✓ Diễn đàn hỏi đáp khóa học.
Nếu bạn sẵn sàng cải thiện kỹ năng MLOps của mình, tăng cơ hội việc làm và trở thành chuyên gia khoa học dữ liệu, chúng tôi đang chờ đợi bạn.
Mục lục:
- ✓ 01 - Giới thiệu khóa học này.
- ✓ 02 - Những thách thức và sự phát triển của Machine Learning.
- ✓ 03 - MLOps Fundaments.
- ✓ 04 - Cài đặt các công cụ và thư viện.
- ✓ 05 - Productivization và structuring của các ML project.
- ✓ 06 - MLOps Phase 1: Solution Design.
- ✓ 07 - MLOps Phase 2: Tự động hóa ML Model Cycle.
- ✓ 08 - MLOps phase 2: Model versioning và registration với MLFlow.
- ✓ 09 - Versioning dataset với DVC.
- ✓ 10 - Code repository với DagsHub, DVC, Git và MLFlow.
- ✓ 11 - Automated registration và versioning với Pycaret và DagsHub.
- ✓ 12 - Model interpretability.
- ✓ 13 - Putting các model vào production.
- ✓ 14 - MLOps phase 3: Model serving thông qua các API.
- ✓ 15 - MLOps Phase 3: Model serving với các Ứng dụng Web.
- ✓ 16 - Flask cho application development.
- ✓ 17 - Docker và containers trong Machine Learning.
- ✓ 18 - BentoML for automated development of ML services.
- ✓ 19 - Deploy lên Azure Cloud with Azure Container và Azure SDK.
- ✓ 20 - Deployment of ML services trên Heroku.
- ✓ 21 - Continuous integration và delivery (CI/CD) với GitHub Actions và CML.
- ✓ 22 - Model và service monitoring với Evidently AI.
- ✓ 23 - End-to-end MLOps Project.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Các Machine Learning engineer và Data Scientist quan tâm đến MLOps.
- ✓ Các chuyên gia Machine Learning muốn triển khai các mô hình vào production.
- ✓ Bất kỳ ai quan tâm đến việc phát triển các API trong FastAPI hoặc Flask.
- ✓ Bất cứ ai muốn học Docker, Azure, DVC, MLFlow.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU