mlops-zoomcamp - DataTalks.Clubの無料MLOpsコース

(Free MLOps course from DataTalks.Club)

Created at: 2021-10-21 17:35:28
Language: Jupyter Notebook

MLOps Zoomcamp

MLOpsZoomcampコース

概要

目的

要件の収集からモデルの展開と監視まで、MLサービスの生産の実践的な側面を教えます。

ターゲットオーディエンス

データサイエンティストとMLエンジニア。また、MLを本番環境に導入する方法を学ぶことに関心のあるソフトウェアエンジニアとデータエンジニアもいます。

前提条件

  • Python
  • Docker
  • コマンドラインに慣れている
  • 機械学習への以前の露出(職場または他のコース、たとえばML Zoomcampから)
  • 以前のプログラミング経験(少なくとも1年以上)

タイムライン

コース開始:5月16日

シラバス

これはドラフトであり、変更されます。

モジュール1:はじめに

  • MLOpsとは
  • MLOps成熟度モデル
  • 実行例:NYタクシー旅行データセット
  • なぜMLOpsが必要なのですか
  • コースの概要
  • 環境の準備
  • 宿題

詳細

モジュール2:実験の追跡

  • 実験追跡のイントロ
  • MLflowの使用を開始する
  • MLflowを使用した実験追跡
  • MLflowを使用したモデルの保存と読み込み
  • モデルレジストリ
  • 実際のMLflow
  • 宿題

モジュール3:オーケストレーションとMLパイプライン

  • MLパイプライン:はじめに
  • 知事
  • ノートブックをパイプラインに変える
  • Kubeflowパイプライン
  • 宿題

モジュール4:モデルの展開

  • バッチvsオンライン
  • オンラインの場合:Webサービスとストリーミング
  • バッチモードでモデルを提供する
  • ウェブサービス
  • ストリーミング(Kinesis / SQS + AWS Lambda)
  • 宿題

モジュール5:モデルの監視

  • MLモニタリングとソフトウェアモニタリング
  • データ品質の監視
  • データドリフト/コンセプトドリフト
  • バッチ監視とリアルタイム監視
  • ツール:明らかに、PrometheusとGrafana
  • 宿題

モジュール6:ベストプラクティス

  • Devops
  • 仮想環境とDocker
  • Python:ロギング、リンティング
  • テスト:ユニット、統合、回帰
  • CI / CD(githubアクション)
  • コードとしてのインフラストラクチャ(テラフォーム、クラウドフォーメーション)
  • クッキーの抜き型
  • Makefiles
  • 宿題

モジュール7:プロセス

  • CRISP-DM、CRISP-ML
  • MLキャンバス
  • データランドスケープキャンバス
  • MLOpsスタックキャンバス
  • MLプロジェクトでの文書化の実践(モデルカードツールキット)

計画

  • 上記のすべてを備えたエンドツーエンドのプロジェクト

実行例

異なるモジュールを簡単に接続できるように、コース全体で同じ実行例を使用したいと思います。

可能な候補:

インストラクター

  • Larysa Visengeriyeva
  • クリスティアン・マルティネス
  • ケビンコー
  • テオフィロス・パパパナギオトウ
  • アレクセイ・グリゴレフ
  • エメリ・ドラル
  • Sejal Vaidya

DataTalks.Clubの他のコース:

よくある質問

コースの準備を始めたいです。私に何ができる?

FlaskまたはDockerを使用したことがない場合

MLの経験がない場合

登録しましたが、招待リンクを受け取っていません。正常ですか?

はい、自動化されていません。最終的には私たちからメールが届きますので、ご安心ください。

何も見逃さないようにしたい場合:

ライブになりますか?

いいえ、はい。2つの部分があります:

  • 講義:事前に録音されているので、都合の良いときに見ることができます。
  • 営業時間:月曜日(17:00 CET)にライブですが、記録されているため、後で見ることができます。

パートナー

コースについての情報を広めてくれた友達に感謝します