Schița de curs

Introducere

  • Adaptarea celor mai bune practici de dezvoltare software la învățarea automată.
  • MLflow vs. Kubeflow - unde strălucește MLflow?

Prezentare generală a ciclului Machine Learning

  • Pregătirea datelor, formarea modelelor, implementarea modelelor, servirea modelelor etc.

Prezentare generală a caracteristicilor și arhitecturii MLflow

  • MLflow Urmărire, MLflow Proiecte și MLflow Modele
  • Utilizarea interfeței cu linie de comandă (CLI) MLflow
  • Navigarea în interfața de utilizare MLflow

Configurarea MLflow

  • Instalarea într-un cloud public
  • Instalarea pe un server on-premise

Pregătirea mediului de dezvoltare

  • Lucrul cu caiete Jupyter, Python IDE-uri și scripturi independente

Pregătirea unui proiect

  • Conectarea la date
  • Crearea unui model de predicție
  • Antrenarea unui model

Folosind MLflow Urmărire

  • Înregistrarea versiunilor de cod, a datelor și a configurațiilor
  • Înregistrarea fișierelor de ieșire și a măsurătorilor
  • Interogarea și compararea rezultatelor

Execuție MLflow Proiecte

  • Prezentare generală a sintaxei YAML
  • Rolul depozitului Git
  • Ambalarea codului pentru reutilizare
  • Partajarea codului și colaborarea cu membrii echipei

Salvarea și servirea modelelor cu modele MLflow Modele

  • Alegerea unui mediu de implementare (cloud, aplicație autonomă etc.)
  • Implementarea modelului de învățare automată
  • Servirea modelului

Utilizarea registrului de modele MLflow

  • Crearea unui depozit central
  • Stocarea, adnotarea și descoperirea modelelor
  • Gestionarea modelelor în mod colaborativ.

Integrarea MLflow cu alte sisteme

  • Lucrul cu MLflow Plugin-uri
  • Integrarea cu sisteme de stocare terțe, furnizori de autentificare și API-uri REST
  • Lucrul cu Apache Spark -- opțional

Depanare

Rezumat și concluzii

Cerințe

  • Python experiență în programare
  • Experiență cu cadre și limbaje de învățare automată
  • .

Audiență

  • Științifici de date
  • Inginerii de învățare mecanică
  21 ore
 

Numărul de participanți


Dată început

Dată sfârșit


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

Mărturii (1)

Cursuri înrudite

Categorii înrudite