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Programa del Curso
Introducción
- Adaptar las mejores prácticas de desarrollo de software al aprendizaje automático.
- MLflow vs Kubeflow: ¿dónde brilla MLflow?
Visión general del ciclo Machine Learning
- Preparación de datos, entrenamiento de modelos, implementación de modelos, servicio de modelos, etc.
Descripción general de MLflow Características y arquitectura
- MLflow Seguimiento, MLflow Proyectos y MLflow Modelos
- Uso de la interfaz de línea de comandos (CLI) MLflow
- Navegar por la interfaz de usuario MLflow
Configuración MLflow
- Instalación en una nube pública
- Instalación en un servidor local
Preparación del entorno de desarrollo
- Trabajar con cuadernos de Jupyter Notebook, Python IDE y scripts independientes
Preparación de un proyecto
- Conexión a los datos
- Creación de un modelo de predicción
- Entrenamiento de un modelo
Uso del seguimiento MLflow
- Registro de versiones, datos y configuraciones de código
- Registro de archivos de salida y métricas
- Consulta y comparación de resultados
Ejecución de MLflow proyectos
- Información general sobre la sintaxis de YAML
- El papel del repositorio Git
- Código de embalaje para su reutilización
- Compartir código y colaborar con los miembros del equipo
Guardar y servir modelos con MLflow modelos
- Elección de un entorno para la implementación (nube, aplicación independiente, etc.)
- Implementación del modelo de aprendizaje automático
- Al servicio del modelo
Uso del MLflow Registro de modelos
- Configuración de un repositorio central
- Almacenamiento, anotación y descubrimiento de modelos
- Gestión de modelos de forma colaborativa.
Integración MLflow con otros sistemas
- Trabajar con MLflow Plugins
- Integración con sistemas de almacenamiento de terceros, proveedores de autenticación y API REST
- Funcionamiento de Apache Spark: opcional
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Python Experiencia en programación
- Experiencia con frameworks y lenguajes de aprendizaje automático
Audiencia
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
21 horas
Testimonios (1)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose