Duke University
MLOps Tools: MLflow und Umarmendes Gesicht

Schenken Sie Ihrer Karriere Coursera Plus mit einem Rabatt von $160 , der jährlich abgerechnet wird. Sparen Sie heute.

Duke University

MLOps Tools: MLflow und Umarmendes Gesicht

Noah Gift
Alfredo Deza

Dozenten: Noah Gift

7.687 bereits angemeldet

Enthalten inCoursera Plus

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
3.8

(34 Bewertungen)

Stufe Fortgeschritten

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 25 Stunden
3 Wochen bei 8 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
3.8

(34 Bewertungen)

Stufe Fortgeschritten

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 25 Stunden
3 Wochen bei 8 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: Modellierung
  • Kategorie: Informationstechnik
  • Kategorie: Cloud Computing
  • Kategorie: gesicht umarmen
  • Kategorie: Software für maschinelles Lernen

Wichtige Details

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen

Bewertungen

10 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Platzhalter

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung MLOps | Maschinelles Lernen Operationen
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
Platzhalter
Platzhalter

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.

Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

Platzhalter

In diesem Kurs gibt es 4 Module

In diesem Modul lernen Sie, was MLflow ist und wie man es benutzt. Sie installieren MLflow und führen grundlegende Operationen wie die Registrierung von Läufen, Modellen und Artefakten durch. Dann erstellen Sie ein MLflow-Projekt für reproduzierbare Ergebnisse. Schließlich werden Sie verstehen, wie Sie eine Registry mit MLflow-Modellen verwenden und Artefakte aus der API referenzieren können.

Das ist alles enthalten

13 Videos12 Lektüren3 Aufgaben2 Diskussionsthemen1 Unbewertetes Labor

In diesem Modul lernen Sie die Grundlagen der Hugging Face-Plattform kennen. Sie werden einige ihrer Funktionen wie die Repositories nutzen, in denen Sie Modelle und Datensätze speichern können. Schließlich lernen Sie, wie Sie Modelle und Datensätze mithilfe der Hugging Face APIs und der Weboberfläche hinzufügen und verwenden können.

Das ist alles enthalten

14 Videos9 Lektüren1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Hugging Face-Modelle containerisieren und das FastAPI-Framework verwenden, um das Modell mit einem interaktiven HTTP-API-Endpunkt bereitzustellen. Sobald Sie verstehen, wie Sie alles zusammensetzen, werden Sie die Automatisierung für Geschwindigkeit und Reproduzierbarkeit nutzen. Schließlich werden Sie Azure und Docker Hub verwenden, um die Container zu speichern, damit sie später für Bereitstellungen verwendet werden können.

Das ist alles enthalten

13 Videos9 Lektüren3 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Hugging-Face-Modelle feinabstimmen können, indem Sie bereits vorhandene Modelle verwenden und sie dann mit zusätzlichen Daten modifizieren (feinabstimmen). Sie werden auch Azure für die Bereitstellung des Containers verwenden und lernen, wie Sie Fehler beheben können. Schließlich erfahren Sie, wie Sie ein Modell in Hugging Face-Räumen bereitstellen können.

Das ist alles enthalten

17 Videos10 Lektüren3 Aufgaben5 Unbewertete Labore

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.6 (8 Bewertungen)
Noah Gift
Duke University
40 Kurse141.585 Lernende

von

Duke University

Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

Zeigt 3 von 34

3.8

34 Bewertungen

  • 5 stars

    44,11 %

  • 4 stars

    17,64 %

  • 3 stars

    17,64 %

  • 2 stars

    11,76 %

  • 1 star

    8,82 %

ND
5

Geprüft am 21. Aug. 2024

Platzhalter

Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus

Unbegrenzter Zugang zu über 7.000 erstklassigen Kursen, praktischen Projekten und Zertifikatsprogrammen, die Sie auf den Beruf vorbereiten – alles in Ihrem Abonnement enthalten

Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.

Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online

Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.

Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.

Häufig gestellte Fragen