Curso MLOps (Machine Learning Operations) Fundamentals

 

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Acerca del curso

El curso MLOps (Machine Learning Operations) Fundamentals te ofrece las herramientas y mejores prácticas de MLOps para implementar, evaluar, monitorear y operar sistemas de ML de producción en Google Cloud. MLOps es una disciplina enfocada en la implementación, prueba, monitoreo y automatización de sistemas ML en producción. Los profesionales de Machine Learning Engineering utilizan herramientas para la mejora continua y la evaluación de los modelos implementados. Trabajan con científicos de datos (o son científicos de datos) que desarrollan modelos para permitir la velocidad y el rigor en la implementación de las mejores soluciones de machine learning.

  • Científicos de datos que busquen pasar rápidamente del prototipo de machine learning a la producción para lograr un impacto comercial.
  • Ingenieros de software que busquen desarrollar habilidades de ingeniería de machine learning.
  • Ingenieros de machine learning que deseen adoptar Google Cloud.

  • Identificar y utilizar las tecnologías básicas necesarias para respaldar MLOps efectivos.
  • Configurar y aprovisionar arquitecturas de Google Cloud para entornos de MLOps confiables y efectivos.
  • Implementar flujos de trabajo de inferencia y capacitación confiables y repetibles.
  • Adoptar las mejores prácticas de CI/CD en el contexto de los sistemas de ML.
  • Operar modelos de machine learning implementados de manera efectiva y eficiente.

Haber completado el curso Machine Learning on Google Cloud.

Módulo 1: Why and When do we need MLOps

  • Discuss Data Scientists’ pain points
  • Identify ML Engineering characteristics and challenges
  • Define how Google Cloud can help with MLOps
  • Recognize how MLOps differs from manual ML management
  • Compare and contrast DevOps vs MLOps

Módulo 2: Understanding the Main Kubernetes Components (Optional)

  • Define what is a Docker container
  • Create Docker containers
  • Identify the architecture of Kubernetes: pods, namespaces
  • Create Docker containers using Google Container Builder
  • Store container images in Google Container Registry
  • Create a Kubernetes Engine cluster
  • Manage Kubernetes deployments

Módulo 3: Introduction to AI Platform Pipelines

  • Identify the benefits and opportunities of AI Pipelines
  • Define Access Controls within AI Pipelines
  • Recognize pipeline components
  • List pipeline workflows
  • Set up AI Platform Pipelines
  • Create a machine learning pipeline
  • Run a machine learning pipeline
  • Connect to AI Platform Pipelines using the Kubeflow Pipelines SDK
  • Configure a Google Kubernetes Engine cluster for AI Platform Pipelines

Módulo 4: Training, Tuning and Serving on AI Platform

  • Identify the main concepts of MLOps on AI Platform
  • Create a reproducible dataset
  • Implement a tunable model
  • Build and push a training container
  • Train and tune a model
  • Serve and query a model

Módulo 5: Kubeflow Pipelines on AI Platform

  • Recognize how Kubeflow Pipelines fits in MLOps
  • Describe a Kubeflow Pipeline with KF DSL
  • Use the various Kubeflow components
  • Compile, upload, and run a pipeline build in Kubeflow Pipelines

Módulo 6: CI/CD for Kubeflow Pipelines on AI Platform

  • Create Cloud Build Builders
  • Configure pipelines with Cloud Build
  • Create triggers for training models using Cloud Build Triggers
  • Adopt the best CI/CD practices in the context of ML systems

Módulo 7: Summary

  • Summarize the course

Documentación oficial para el curso MLOps (Machine Learning Operations) Fundamentals.

  • Formador certificado por Google Cloud.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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