0Pricing
MLOps Academy icon

MLOps Academy

PYTHONAiData_scienceCloud

Wdrażaj modele ML do produkcji: śledzenie eksperymentów, serving, CI/CD, monitoring i detekcja driftu z MLflow, Docker i Kubernetes.

🤖 Napędzane AI📚 30 kursów👥 100 000+ uczniów⭐ Ocena 4,9
Zacznij naukę →Przeglądaj program ↓
Przegląd kursu

MLOps: Wdrażanie i monitorowanie modeli ML

Wdrażaj modele ML do produkcji: śledzenie eksperymentów, serving, CI/CD, monitoring i detekcja driftu z MLflow, Docker i Kubernetes. Ta ścieżka obejmuje 30 progresywnych mini-kursów od poziomu początkującego (A1) przez zaawansowany (B2), z krótkimi skoncentrowanymi lekcjami i szybkimi quizami utrwalającymi każdą koncepcję.

Czego się nauczysz

Zaczniesz od podstaw i przejdziesz przez tematy średniozaawansowane i zaawansowane, każdy kurs budując na poprzednim. Każda lekcja jest praktyczna i łatwa do strawienia, z dostępnym przez 24/7 tutorem AI, gdy potrzebujesz pomocy.

Jak to działa

Każdy kurs podzielony jest na cztery skoncentrowane, łatwe do strawienia lekcje. Ukończ kilka lekcji dziennie i opanujesz całą ścieżkę w tygodnie, nie miesiące.

Zacznij naukę →
Narzędzia

Odkryj narzędzia kursu

Przyspiesz naukę dzięki narzędziom i funkcjom napędzanym AI

💬
Chat AI
Czatuj z korepetytorem AI
🧠
Zadaj Super PytaniePRO
Uzyskaj odpowiedzi na poziomie eksperta
📝
Utwórz lekcjęPRO
Konstruktor lekcji napędzany AI
🏆
Rozpocznij egzamin certyfikacyjnyPRO
Zdobądź swój certyfikat
🎯
Rozpocznij wyzwanie
Przetestuj swoje umiejętności

Jak się będziesz uczyć

🎯
Interaktywne lekcje
Praktyczne ćwiczenia kodowania z opinią zwrotną w czasie rzeczywistym
🤖
Tutor AI
Uzyskaj natychmiastową pomoc od naszego AI, gdy się zatniesz
💻
Wbudowany edytor
Pisz i uruchamiaj kod bezpośrednio w przeglądarce
🏆
Certyfikat
Uzyskaj certyfikat po ukończeniu kursu
Program nauczania

30 kursów

Każdy kurs ze ścieżki edukacyjnej MLOps Academy.

01

Czym właściwie jest MLOps

A14 lekcji

Wyjaśnij MLOps prostymi słowami i prześledź pełny cykl życia ML — od danych po produkcję

02

Dlaczego modele zawodzą na produkcji

A14 lekcjiPRO

Poznaj rzeczywiste przyczyny, dla których świetny model offline zawodzi po zetknięciu z prawdziwymi użytkownikami

03

Śledź każdy eksperyment za pomocą MLflow

A14 lekcjiPRO

Rejestruj parametry, metryki i uruchomienia, aby żaden eksperyment nie został utracony

04

Odtwarzalne środowiska ML

A14 lekcjiPRO

Przypnij każdą zależność, aby trenowanie dawało ten sam wynik w dowolnym miejscu

05

Wersjonowanie danych za pomocą DVC

A14 lekcjiPRO

Śledź duże zbiory danych w Git bez nadmiernego rozrostu repozytorium

06

Rejestr modeli — wyjaśnienie

A24 lekcjiPRO

Przechowuj, wersjonuj i etapuj wytrenowane modele jako pełnoprawne artefakty

07

Spakuj model do wdrożenia

A24 lekcjiPRO

Przekształć wytrenowany model w przenośny artefakt, który można wczytać

08

Udostępnij model za pomocą FastAPI

A24 lekcjiPRO

Opakuj dowolny model w rzeczywiste HTTP API predykcji

09

Umieść usługę ML w Dockerze

A24 lekcjiPRO

Zbuduj odtwarzalny kontener, który uruchomi model w dowolnym miejscu

10

Pierwszy kompleksowy przepływ ML

A24 lekcjiPRO

Połącz trenowanie, rejestrację, udostępnianie i predykcję w jeden działający potok

11

CI/CD dla uczenia maszynowego

B14 lekcjiPRO

Automatyzuj testowanie i wdrażanie modeli za pomocą GitHub Actions

12

Zautomatyzowane potoki trenowania

B14 lekcjiPRO

Przekształć doraźne skrypty w odtwarzalny, etapowy graf DAG trenowania

13

Zbuduj feature store

B14 lekcjiPRO

Udostępniaj spójne cechy na potrzeby trenowania i wnioskowania za pomocą Feast

14

Weryfikacja i testowanie modeli ML

B14 lekcjiPRO

Wykrywaj błędne modele i dane, zanim trafią do użytkowników

15

Wnioskowanie wsadowe a online

B14 lekcjiPRO

Wybierz i zbuduj właściwy schemat predykcji dla swojego przypadku użycia

16

Udostępniaj modele za pomocą BentoML

B14 lekcjiPRO

Pakuj i udostępniaj modele z wbudowanym grupowaniem żądań i skalowaniem adaptacyjnym

17

Podstawy monitorowania: metryki i logi

B14 lekcjiPRO

Dodaj instrumentację do usługi modelu, aby obserwować jej działanie na żywo

18

Wykrywanie dryfu danych i pojęć

B14 lekcjiPRO

Mierz, kiedy dane wejściowe lub zależności odbiegają od danych treningowych

19

Testy A/B modeli na produkcji

B14 lekcjiPRO

Udostępnij nowy model części ruchu i zmierz poprawę wyników

20

Wdróż model w chmurze

B14 lekcjiPRO

Przenieś model z kontenera z laptopa do zarządzanego środowiska uruchomieniowego w chmurze

21

Kubernetes dla obciążeń ML

B24 lekcjiPRO

Uruchamiaj trenowanie i udostępnianie modeli w Kubernetes, korzystając z właściwych prymitywów

22

Skalowalne udostępnianie modeli za pomocą KServe

B24 lekcjiPRO

Wdrażaj modele jako automatycznie skalowane usługi wnioskowania w Kubernetes

23

Udostępnianie na GPU i dynamiczne grupowanie żądań

B24 lekcjiPRO

Wyciśnij maksymalną przepustowość z GPU za pomocą Triton Inference Server

24

Wdrożenia canary i shadow

B24 lekcjiPRO

Bezpiecznie udostępniaj nowe modele, najpierw testując je na rzeczywistym ruchu

25

Automatyzacja ponownego trenowania modeli

B24 lekcjiPRO

Zamknij pętlę, aby modele odświeżały się zgodnie z harmonogramem lub po wykryciu dryfu

26

Dogłębne wykrywanie dryfu

B24 lekcjiPRO

Zbuduj solidne monitorowanie dryfu, odporne na zaszumione dane i opóźnione etykiety

27

Obserwowalność ML na dużą skalę

B24 lekcjiPRO

Obserwuj zachowanie modelu od początku do końca — w danych, predykcjach i rezultatach

28

Pochodzenie danych i zarządzanie modelami

B24 lekcjiPRO

Udowodnij, jak powstał dowolny model, i utrzymuj go w stanie gotowym do audytu

29

Optymalizacja kosztów udostępniania modeli ML

B24 lekcjiPRO

Ogranicz koszty wnioskowania bez poświęcania opóźnień ani dokładności

30

LLMOps dla aplikacji wykorzystujących LLM

B24 lekcjiPRO

Uruchamiaj, oceniaj i monitoruj aplikacje oparte na LLM na produkcji

FAQ

Często zadawane pytania

Czy kurs MLOps Academy jest bezpłatny?

Tak. Możesz rozpocząć kurs MLOps Academy za darmo i ukończyć jego interaktywne lekcje bez żadnych kosztów. Opcjonalna subskrypcja PRO odblokowuje zaawansowane narzędzia AI i certyfikat możliwy do udostępnienia.

Czy potrzebuję wcześniejszego doświadczenia, aby nauczyć się PYTHON?

Nie. Kurs zaczyna się od podstaw i stopniowo przechodzi do bardziej zaawansowanych tematów, więc możesz zacząć nawet bez wcześniejszego doświadczenia z PYTHON.

Jak nauczysz się PYTHON na CoddyKit?

Uczysz się praktycznie. Krótkie interaktywne lekcje łączą jasne wyjaśnienie z praktycznym ćwiczeniem kodowania, które działa w czasie rzeczywistym, a tutor AI dostępny 24/7 udziela spersonalizowanej pomocy, gdy się zatniesz.

Czy dostajesz certyfikat po ukończeniu MLOps Academy?

Tak. Uczniowie PRO mogą przystąpić do egzaminu i uzyskać certyfikat ukończenia możliwy do udostępnienia z kodem możliwym do weryfikacji dla kursu MLOps Academy.

Czy możesz nauczyć się PYTHON na telefonie?

Tak. CoddyKit jest dostępny na stronie internetowej i jako natywne aplikacje iOS i Android, dzięki czemu możesz nauczyć się PYTHON na dowolnym urządzeniu, a Twoje postępy synchronizują się między nimi.

Zacznij MLOps Academy Teraz

Dołącz do tysięcy uczniów opanowujących programowanie dzięki lekcjom wspieranym AI.

Rozpocznij Bezpłatnie →Przeglądaj Wszystkie Kursy