أساسيات MLOps: خطوط أنابيب التعلم الآلي والتحكم في الإصدارات والبنية التحتية للإنتاج

ماذا ستتعلم

• إدارة إصدارات البيانات والنماذج باستخدام DVC للتجارب القابلة للتكرار
• تنسيق سير عمل التعلم الآلي مع خطوط أنابيب Kubeflow
• تنفيذ مخازن الميزات باستخدام Feast للتقديم عبر الإنترنت/دون اتصال
• نشر النماذج في الإنتاج مع تغليف BentoML
• مراقبة أداء النموذج وانحراف البيانات باستخدام Evidently

محتوى الدورة

1. ٠١

   مقدمة في MLOps

   ٤ دروس · ١٢ دقيقة

   • ما هو MLOps؟بدون تسجيل٣ دقائق
   • مقفل حتى تسجّل في الدورةدورة حياة التعلم الآلي٣ دقائق
   • مقفل حتى تسجّل في الدورةمستويات نضج MLOps٣ دقائق
   • مقفل حتى تسجّل في الدورةأنماط البنية التحتية٣ دقائق
   • اختبار: الوحدة ١: مقدمة في MLOps
2. ٠٢

   التحكم في إصدار البيانات والنماذج باستخدام DVC

   ٤ دروس · ١٦ دقيقة

   • مقفل حتى تسجّل في الدورةأساسيات DVC٤ دقائق
   • مقفل حتى تسجّل في الدورةالتحكم في إصدار مجموعات البيانات٤ دقائق
   • مقفل حتى تسجّل في الدورةالتحكم في إصدار النماذج٤ دقائق
   • مقفل حتى تسجّل في الدورةقابلية إعادة إنتاج التجارب٤ دقائق
   • اختبار: الوحدة ٢: التحكم في إصدار البيانات والنماذج باستخدام DVC
3. ٠٣

   تنسيق سير عمل التعلم الآلي

   ٤ دروس · ١٤ دقيقة

   • مقفل حتى تسجّل في الدورةمفاهيم خطوط الأنابيب٣ دقائق
   • مقفل حتى تسجّل في الدورةخطوط أنابيب Kubeflow٤ دقائق
   • مقفل حتى تسجّل في الدورةAirflow للتعلم الآلي٤ دقائق
   • مقفل حتى تسجّل في الدورةPrefect والبدائل٣ دقائق
   • اختبار: الوحدة ٣: تنسيق سير عمل التعلم الآلي
4. ٠٤

   مخازن الميزات وهندسة الميزات

   ٤ دروس · ١٢ دقيقة

   • مقفل حتى تسجّل في الدورةلماذا مخازن الميزات؟٣ دقائق
   • مقفل حتى تسجّل في الدورةالغوص العميق في Feast٤ دقائق
   • مقفل حتى تسجّل في الدورةخطوط أنابيب هندسة الميزات٣ دقائق
   • مقفل حتى تسجّل في الدورةTecton والبدائل السحابيةدقيقتان
   • اختبار: الوحدة ٤: مخازن الميزات وهندسة الميزات
5. ٠٥

   سجل النماذج والتقديم

   ٤ دروس · ١٢ دقيقة

   • مقفل حتى تسجّل في الدورةمفاهيم سجل النماذج٣ دقائق
   • مقفل حتى تسجّل في الدورةسجل نماذج MLflow٣ دقائق
   • مقفل حتى تسجّل في الدورةتقديم النماذج مع BentoML٣ دقائق
   • مقفل حتى تسجّل في الدورةنشر Canary واختبار A/B٣ دقائق
   • اختبار: الوحدة ٥: سجل النماذج والتقديم
6. ٠٦

   مراقبة ML والخطوات التالية

   ٤ دروس · ١١ دقيقة

   • مقفل حتى تسجّل في الدورةاكتشاف انحراف البيانات٣ دقائق
   • مقفل حتى تسجّل في الدورةمراقبة أداء النموذج٣ دقائق
   • مقفل حتى تسجّل في الدورةحوكمة ML والامتثال٣ دقائق
   • مقفل حتى تسجّل في الدورةالخطوات التالية ورحلة MLOpsدقيقتان
   • اختبار: الوحدة ٦: مراقبة ML والخطوات التالية