Dieser Kurs behandelt zwei der beliebtesten Open-Source-Plattformen für MLOps (Machine Learning Operations): MLflow und Hugging Face. Wir gehen die Grundlagen durch, die für den Einstieg in diese Plattformen mit grundlegenden Modell- und Datensatzoperationen erforderlich sind. Sie beginnen mit MLflow und verwenden Projekte und Modelle mit seinem leistungsstarken Tracking-System. Anhand von Beispielen aus dem gesamten Lebenszyklus lernen Sie, wie Sie mit diesen registrierten Modellen aus MLflow interagieren können. Dann werden Sie Hugging Face Repositories erkunden, um Datensätze und Modelle zu speichern und interaktive Live-Demos zu erstellen.
MLOps Tools: MLflow und Umarmendes Gesicht
MLOps Tools: MLflow und Umarmendes Gesicht
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „MLOps | Maschinelles Lernen Operationen“
Dozenten: Noah Gift
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Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
66 Bewertungen
Stufe Fortgeschritten
Empfohlene Erfahrung
3 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Erstellen Sie neue MLflow-Projekte, um Modelle zu erstellen und zu registrieren.
Verwenden Sie Hugging Face-Modelle und -Datensätze, um Ihre eigenen APIs zu erstellen.
Verpacken Sie Hugging Face und stellen Sie es mithilfe von Automatisierung in der Cloud bereit.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Cloud Computing
- Kategorie: Feinabstimmung
- Kategorie: Cloud-Bereitstellung
- Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
- Kategorie: CI/CD
- Kategorie: Lernen übertragen
- Kategorie: Containerisierung
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Kontinuierliche Bereitstellung
- Kategorie: Software für maschinelles Lernen
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Microsoft Azure
- Kategorie: Gesicht umarmen
- Kategorie: Modell-Einsatz
- Kategorie: Docker (Software)
- Kategorie: GitHub
Wichtige Details
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Bewertungen
10 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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ND
Geprüft am 21. Aug. 2024
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