Ce cours couvre deux des plateformes open source les plus populaires pour les MLOps (Machine Learning Operations) : MLflow et Hugging Face. Nous passerons en revue les fondements de ce qu'il faut pour commencer à utiliser ces plateformes avec les opérations de base sur les modèles et les ensembles de données. Vous commencerez avec MLflow en utilisant des projets et des modèles avec son puissant système de suivi et vous apprendrez comment interagir avec ces modèles enregistrés depuis MLflow avec des exemples de cycle de vie complet. Ensuite, vous explorerez les référentiels Hugging Face afin de pouvoir stocker des ensembles de données, des modèles et créer des démonstrations interactives en direct.
Outils MLOps : MLflow et Hugging Face
Outils MLOps : MLflow et Hugging Face
Ce cours fait partie de Spécialisation MLOps | Machine Learning Operations
Instructeurs : Noah Gift
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Inclus avec 
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3.7
(32 avis)
niveau Avancées
Expérience recommandée
25 heures pour terminer
3 semaines à 8 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Créez de nouveaux projets MLflow pour créer et enregistrer des modèles.
Utilisez les modèles et les ensembles de données de Hugging Face pour créer vos propres API.
Préparez et déployez Hugging Face dans le nuage à l'aide de l'automatisation.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Modélisation
- Catégorie : Ingénierie de l'information
- Catégorie : Cloud Computing
- Catégorie : visage étreint
- Catégorie : Logiciel d'apprentissage automatique
Détails à connaître
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Évaluations
10 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
Dans ce module, vous apprendrez ce qu'est MLflow et comment l'utiliser. Vous installerez MLflow et effectuerez des opérations de base telles que l'enregistrement de runs, de modèles et d'artefacts. Ensuite, vous créerez un projet MLflow pour obtenir des résultats reproductibles. Enfin, vous comprendrez comment utiliser un registre avec des modèles MLflow et référencer des artefacts à partir de l'API.
Inclus
13 vidéos12 lectures3 devoirs2 sujets de discussion1 laboratoire non noté
Dans ce module, vous apprendrez les bases de la plateforme Hugging Face. Vous utiliserez certaines de ses fonctionnalités comme ses référentiels afin de pouvoir stocker des modèles et des ensembles de données. Enfin, vous apprendrez à ajouter et à utiliser des modèles et des ensembles de données en utilisant les API de Hugging Face ainsi que l'interface web.
Inclus
14 vidéos9 lectures1 devoir1 laboratoire non noté
Dans ce module, vous apprendrez à conteneuriser les modèles Hugging Face et à utiliser le framework FastAPI pour servir le modèle avec un endpoint API HTTP interactif. Une fois que vous aurez compris comment tout assembler, vous utiliserez l'automatisation pour gagner en rapidité et en reproductibilité. Enfin, vous utiliserez Azure et Docker Hub pour stocker les conteneurs afin qu'ils puissent être utilisés ultérieurement pour les déploiements.
Inclus
13 vidéos9 lectures3 devoirs1 laboratoire non noté
Dans ce module, vous apprendrez à affiner les modèles de Visage en étreinte en utilisant des modèles préexistants, puis en les modifiant (en les affinant) avec des données supplémentaires. Vous utiliserez également Azure pour déployer le conteneur et apprendrez à le dépanner. Enfin, vous verrez comment déployer un modèle dans les espaces Hugging Face.
Inclus
17 vidéos10 lectures3 devoirs5 laboratoires non notés
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.6 (8 évaluations)Offert par
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Duke University
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Felipe M.
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Avis des étudiants
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Révisé le 21 août 2024
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Foire Aux Questions
Non, les exercices et les laboratoires sont construits directement dans le cours en utilisant les Coursera Labs intégrés (VS Code + Jupyter Notebooks). Quelques exercices guident les apprenants dans le déploiement de modèles dans le Cloud. Dans ce cas, des instructions sont fournies aux apprenants pour créer et accéder à un compte Azure gratuit.
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