在生產中機器學習
描述
在本課程中,您將學習的最佳實踐來管理機器學習與MLflow實驗和模型。在這個課程中有兩個主要組件:(i)使用MLflow跟蹤機器學習生命周期,包模型部署和管理模型版本和(2)檢查各種生產問題,不同的部署模式和後期製作問題。通過這門課的結束,你將建立一個端到端的管道日誌,部署和監控機器學習模型。
本課程將幫助你把磚機器學習專業認證考試。
持續時間
1天或2天的一半
目標
- 跟蹤、版本和管理機器學習實驗
- 利用磚功能為可再生的數據存儲管理
- 實現批處理策略部署模型,流媒體和實時
- 構建監測解決方案,包括漂移檢測
先決條件
- 中間經曆Python和熊貓
- 機器學習和數據科學的工作知識(scikit-learn、TensorFlow等)。
- 熟悉Apache火花
大綱
第一天
- 毫升生產概述
- 數據管理與三角洲和磚特色商店
- 實驗與MLflow跟蹤跟蹤和版本控製
- 模型管理與MLflow模型和模型注冊表
- 自動化測試與人
- 部署模式
- 監控和CI / CD