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
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MLOps Tools: MLflow und Umarmendes Gesicht
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung MLOps | Maschinelles Lernen Operationen
Dozenten: Noah Gift
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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
3.8
(35 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
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Bewertungen
10 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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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
Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
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Felipe M.
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Geprüft am 21. Aug. 2024
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Häufig gestellte Fragen
Nein, die Übungen und Labore sind direkt in den Kurs integriert und verwenden integrierte Coursera Labs (VS Code + Jupyter Notebooks). Einige wenige Übungen leiten die Lernenden bei der Bereitstellung von Modellen in der Cloud an. In diesen Fällen erhalten die Lernenden eine Anleitung, wie sie ein kostenloses Azure-Konto erstellen und darauf zugreifen können.
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