MLOps 工具：MLflow 和拥抱脸

MLOps 工具：MLflow 和拥抱脸

本课程是 MLOps | 机器学习运营专项课程的一部分

位教师：Noah Gift

访问权限由 New York State Department of Labor 提供

12,224 人已注册

4个模块

深入了解一个主题并学习基础知识。

64 条评论

高级设置等级

推荐体验

3 周完成

在 10 小时一周

灵活的计划

自行安排学习进度

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您将学到什么

创建新的 MLflow 项目，以创建和注册模型。
使用 Hugging Face 模型和数据集构建自己的应用程序接口。
使用自动化将 "拥抱的脸 "打包并部署到云中。

您将获得的技能

您将学习的工具

要了解的详细信息

可分享的证书

添加到您的领英档案

作业

10 项作业

授课语言：英语（English）

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积累特定领域的专业知识

本课程是 MLOps | 机器学习运营专项课程专项课程的一部分

在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。

向行业专家学习新概念
获得对主题或工具的基础理解
通过实践项目培养工作相关技能
获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块

本课程涵盖 MLOps（机器学习操作）最流行的两个开源平台：MLflow 和 Hugging Face。我们将通过基本的模型和数据集操作，介绍这些平台的入门基础。您将从 MLflow 开始，利用其强大的跟踪系统使用项目和模型，并通过完整的生命周期示例学习如何与这些从 MLflow 注册的模型进行交互。然后，您将探索 Hugging Face 资源库，以便存储数据集、模型和创建实时互动演示。

在本 Modulation 中，您将了解什么是 MLflow 以及如何使用它。您将安装 MLflow 并执行注册运行、模型和工件等基本操作。然后，您将创建一个 MLflow 项目，以获得可重现的结果。最后，您将了解如何使用带有 MLflow 模型的注册表，并从 API 引用工件。

涵盖的内容

13个视频13篇阅读材料3个作业1个讨论话题1个非评分实验室

13个视频总计82分钟

认识您的课程讲师阿尔弗雷多-德萨 3分钟
管理流程概述 4分钟
安装和使用 MLflow 6分钟
跟踪用户界面简介 9分钟
参数、版本、工件和指标 10分钟
使用 MLflow 项目 5分钟
创建 MLflow 项目 8分钟
从远程 Git 仓库运行项目 4分钟
将 MLflow 连接到 Databricks 5分钟
MLflow 软件包的组成部分 6分钟
在 MLflow 模型中使用注册表 5分钟
使用应用程序接口引用人工制品 8分钟
保存和提供 MLflow 模型 8分钟

13篇阅读材料总计130分钟

认识你的辅助教员诺亚-吉夫特 10分钟
课程结构和讨论礼仪 10分钟
入门与最佳实践 10分钟
报告课程问题 10分钟
关键术语 10分钟
什么是 MLFlow？ 10分钟
课程反思 10分钟
关键术语 10分钟
MLflow 项目 10分钟
课程反思 10分钟
关键术语 10分钟
MLflow 模型 10分钟
课程反思 10分钟

3个作业总计90分钟

MLFlow 简介 30分钟
MLflow 项目 30分钟
MLflow 30分钟

1个讨论话题总计10分钟

见面会（可选） 10分钟

1个非评分实验室总计60分钟

MLflow 项目 60分钟

在本 Modulation 中，您将学习 Hugging Face 平台的基础知识。您将使用它的一些功能，如存储库，以便存储模型和数据集。最后，你将学习如何使用 Hugging Face API 以及 Web Interface 添加和使用模型和数据集。

涵盖的内容

14个视频9篇阅读材料1个作业1个非评分实验室

14个视频总计98分钟

什么是拥抱脸？ 6分钟
拥抱脸枢纽概述 5分钟
拥抱脸枢纽简介 5分钟
使用 "拥抱脸 "资源库 8分钟
使用拥抱脸部空间 13分钟
抱脸应用简介 2分钟
使用支持 GPU 的代码空间 8分钟
使用拥抱脸 CLI 2分钟
使用模型集线器 7分钟
下载模型 8分钟
使用模型 10分钟
添加数据集 7分钟
使用数据集 11分钟
使用数据集 7分钟

9篇阅读材料总计90分钟

关键术语 10分钟
拥抱脸枢纽 10分钟
课程反思 10分钟
关键术语 10分钟
拥抱脸 CLI 10分钟
课程反思 10分钟
关键术语 10分钟
数据集 10分钟
课程反思 10分钟

1个作业总计30分钟

拥抱面部基础知识 30分钟

1个非评分实验室总计60分钟

拥抱脸简介 60分钟

在本 Modulation 中，您将学习如何将 Hugging Face 模型容器化，并使用 FastAPI 框架通过交互式 HTTP API 端点为模型提供服务。了解如何将所有内容组合在一起后，您将使用自动化来提高速度和可重复性。最后，您将使用 Azure 和 Docker Hub 来存储容器，以便以后用于部署。