Ce cours couvre deux des plateformes open source les plus populaires pour les MLOps (Machine Learning Operations) : MLflow et Hugging Face. Nous passerons en revue les fondements de ce qu'il faut pour commencer à utiliser ces plateformes avec les opérations de base sur les modèles et les ensembles de données. Vous commencerez avec MLflow en utilisant des projets et des modèles avec son puissant système de suivi et vous apprendrez comment interagir avec ces modèles enregistrés depuis MLflow avec des exemples de cycle de vie complet. Ensuite, vous explorerez les référentiels Hugging Face afin de pouvoir stocker des ensembles de données, des modèles et créer des démonstrations interactives en direct.
Outils MLOps : MLflow et Hugging Face
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Outils MLOps : MLflow et Hugging Face
Ce cours fait partie de Spécialisation "MLOps | Machine Learning Operations"
Instructeurs : Noah Gift
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Inclus avec
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64 avis
niveau Avancées
Expérience recommandée
3 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Créez de nouveaux projets MLflow pour créer et enregistrer des modèles.
Utilisez les modèles et les ensembles de données de Hugging Face pour créer vos propres API.
Préparez et déployez Hugging Face dans le nuage à l'aide de l'automatisation.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Transfer Learning
- Catégorie : Containerization
- Catégorie : CI/CD
- Catégorie : Machine Learning Software
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Cloud Computing
- Catégorie : Cloud Deployment
- Catégorie : DevOps
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Hugging Face
- Catégorie : Microsoft Azure
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : Docker (Software)
- Catégorie : GitHub
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
10 devoirs
Enseigné en Anglais
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Révisé le 21 août 2024
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