Dieser Kurs führt die Teilnehmer in die MLOps-Tools und Best Practices für die Bereitstellung, Evaluierung, Überwachung und den Betrieb von ML-Systemen in der Google Cloud ein. MLOps ist eine Disziplin, die sich auf die Bereitstellung, das Testen, die Überwachung und die Automatisierung von ML-Systemen in der Produktion konzentriert. Die Teilnehmer erhalten praktische Übungen zur Verwendung der Streaming-Ingestion von Vertex KI Merkmal Store auf SDK-Ebene.
Machine Learning Operations (MLOps) mit Vertex AI: Funktionen verwalten
Machine Learning Operations (MLOps) mit Vertex AI: Funktionen verwalten
Dozent: Google Cloud Training
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Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
13 Bewertungen
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
2 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Containerisierung von ML Workflows zur Reproduzierbarkeit, Wiederverwendung und Skalierbarkeit von Training und Inferenzen in der Google Cloud
Effiziente gemeinsame Nutzung, Entdeckung und Wiederverwendung von ML-Merkmalen auf Skala bei der Durchführung reproduzierbarer ML-Experimente mit Vertex KI Feature Store
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Data Security
- Kategorie: Data Storage Technologies
- Kategorie: Google Cloud Platform
- Kategorie: Data Management
- Kategorie: Data Modeling
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Model Deployment
Wichtige Details
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Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Dozent
von
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