This course covers two of the most popular open source platforms for MLOps (Machine Learning Operations): MLflow and Hugging Face. We’ll go through the foundations on what it takes to get started in these platforms with basic model and dataset operations. You will start with MLflow using projects and models with its powerful tracking system and you will learn how to interact with these registered models from MLflow with full lifecycle examples. Then, you will explore Hugging Face repositories so that you can store datasets, models, and create live interactive demos.
MLOps Tools: MLflow and Hugging Face
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MLOps Tools: MLflow and Hugging Face
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung MLOps | Machine Learning Operations
Dozenten: Noah Gift
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3.8
(35 Bewertungen)
Stufe Fortgeschritten
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 25 Stunden
3 Wochen bei 8 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Create new MLflow projects to create and register models.
Use Hugging Face models and datasets to build your own APIs.
Package and deploy Hugging Face to the Cloud using automation.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Modeling
- Kategorie: Information Engineering
- Kategorie: Cloud Computing
- Kategorie: hugging face
- Kategorie: Machine Learning Software
Wichtige Details
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10 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In this module, you will learn what MLflow is and how to use it. You’ll install MLflow and perform basic operations like registering runs, models, and artifacts. Then, you’ll create an MLflow project for reproducible results. Finally, you’ll understand how to use a registry with MLflow models and reference artifacts from the API.
Das ist alles enthalten
13 Videos12 Lektüren3 Aufgaben2 Diskussionsthemen1 Unbewertetes Labor
In this module, you will learn the basics of the Hugging Face platform. You will use some of its features like its repositories so that you can store models and datasets. Finally, you will learn how to add and use models and datasets using Hugging Face APIs as well as the web interface.
Das ist alles enthalten
14 Videos9 Lektüren1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor
In this module, you will learn how to containerize Hugging Face models and use the FastAPI framework to serve the model with an interactive HTTP API endpoint. Once you understand how to put everything together, you’ll use automation for speed and reproducibility. Finally, you’ll use Azure and Docker Hub to store the containers so that they can be used later for deployments.
Das ist alles enthalten
13 Videos9 Lektüren3 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
In this module, you will learn how to fine-tune Hugging Face models by using pre-existing models and then modifying (fine-tuning) them with additional data. You’ll also use Azure to deploy the container and learn how to troubleshoot it. Finally, you’ll also see how to deploy a model to Hugging Face spaces.
Das ist alles enthalten
17 Videos10 Lektüren3 Aufgaben5 Unbewertete Labore
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Felipe M.
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Geprüft am 21. Aug. 2024
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Häufig gestellte Fragen
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