This comprehensive course is designed for aspiring MLOps engineers and data scientists looking to bridge the gap between experimental notebooks and robust production environments. You will begin by establishing a strong foundation in model development, exploring the hardware essentials of CPUs and GPUs, and mastering hyperparameter tuning. The curriculum moves rapidly into industrial-grade experimentation using MLflow, where you will learn to track parameters, manage model artifacts, and control versioning through hands-on labs.
Deploy ML Models to Production
Deploy ML Models to Production
Ce cours fait partie de Spécialisation "Hands-On MLOps Fundamentals for ML Engineers"
Instructeur : Mumshad Mannambeth
Inclus avec
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niveau Débutant
Expérience recommandée
4 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Continuous Deployment
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : General Data Protection Regulation (GDPR)
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Cloud Deployment
- Catégorie : Personally Identifiable Information
- Catégorie : Application Deployment
- Catégorie : Continuous Monitoring
- Catégorie : Data Governance
- Catégorie : Data Security
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Application Programming Interface (API)
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : AWS SageMaker
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
mars 2026
Évaluations
3 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Hands-On MLOps Fundamentals for ML Engineers"
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 3 modules dans ce cours
This module focuses on the transition of machine learning models from static files to live, scalable services. You will explore the differences between online and offline serving architectures and learn to handle model drift to ensure long-term accuracy. By the end of this module, you will be proficient in using BentoML to package, deploy, and upgrade model versions in a production environment.
Inclus
6 vidéos1 lecture1 devoir
This module covers the legal and ethical framework of MLOps, focusing on data privacy, security, and global compliance standards like GDPR and HIPAA. You will learn to manage data access and retention policies to protect sensitive information.
Inclus
9 vidéos3 lectures1 devoir
This module provides a deep dive into the AWS SageMaker ecosystem, preparing you to manage the full ML lifecycle on a leading cloud platform.
Inclus
3 vidéos1 devoir
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Felipe M.
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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