À propos de ce cours

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Niveau intermédiaire

Approx. 14 heures pour terminer
Anglais

Ce que vous allez apprendre

  • Identify and use core technologies required to support effective MLOps.

  • Configure and provision Google Cloud architectures for reliable and effective MLOps environments.

  • Adopt the best CI/CD practices in the context of ML systems.

  • Implement reliable and repeatable training and inference workflows.

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up97%(1,312 notes)Info
Semaine
1

Semaine 1

13 minutes pour terminer

Welcome to MLOps Fundamentals

13 minutes pour terminer
1 vidéo (Total 1 min), 2 lectures
1 vidéo
2 lectures
How to download course resources2 min
How to Send Feedback10 min
25 minutes pour terminer

Why and When do we need MLOps

25 minutes pour terminer
3 vidéos (Total 15 min)
3 vidéos
Machine Learning Lifecycle6 min
MLOps Architecture and TensorFlow Extended Components6 min
1 exercice pour s'entraîner
Why and When to Employ MLOps10 min
7 heures pour terminer

Understanding the Main Kubernetes Components (Optional)

7 heures pour terminer
25 vidéos (Total 93 min)
25 vidéos
Introduction to Containers5 min
Containers and Container Images7 min
Lab Intro33s
Lab solution5 min
Introduction to Kubernetes3 min
Introduction to Google Kubernetes Engine3 min
Compute Options Detail10 min
Kubernetes Concepts4 min
The Kubernetes Control Plane6 min
Google Kubernetes Engine Concepts6 min
Lab Intro30s
Lab solution4 min
Deployments3 min
Ways to Create Deployments2 min
Services and Scaling1 min
Updating Deployments1 min
Rolling Updates3 min
Blue-Green Deployments2 min
Canary Deployments3 min
Managing Deployments1 min
Lab Intro39s
Jobs and CronJobs4 min
Parallel Jobs3 min
CronJobs2 min
11 exercices pour s'entraîner
Introduction to Containers10 min
Containers and Container Images10 min
Introduction to Kubernetes30 min
Introduction to Google Kubernetes Engine30 min
Containers and Kubernetes in Google Cloud15 min
Kubernetes Concepts10 min
The Kubernetes Control Plane10 min
Google Kubernetes Engine Concepts10 min
Deployments6 min
Updating Deployments10 min
Jobs6 min
Semaine
2

Semaine 2

2 heures pour terminer

Introduction to AI Platform Pipelines

2 heures pour terminer
7 vidéos (Total 46 min)
7 vidéos
Introduction to AI Platform Pipelines8 min
Concepts6 min
When to use7 min
Ecosystem5 min
Getting Started with Google Cloud and Qwiklabs4 min
Lab Solution3 min
1 exercice pour s'entraîner
AI Platform Pipelines10 min
2 heures pour terminer

Training, Tuning and Serving on AI Platform

2 heures pour terminer
7 vidéos (Total 37 min)
7 vidéos
Create a reproducible dataset8 min
Implement a tunable model 10 min
Build and push a training container 3 min
Train and tune the model 5 min
Serve and query the model2 min
Lab Intro43s
1 exercice pour s'entraîner
Training, Tuning and Serving on AI Platform10 min
Semaine
3

Semaine 3

2 heures pour terminer

Kubeflow Pipelines on AI Platform

2 heures pour terminer
7 vidéos (Total 32 min)
7 vidéos
Describing a Kubeflow Pipeline with KF DSL5 min
Pre-built components5 min
Lightweight Python Components2 min
Custom components4 min
Compile, upload and Run4 min
Lab Intro38s
1 exercice pour s'entraîner
Kubeflow Pipelines on AI Platform10 min
1 heure pour terminer

CI/CD for Kubeflow Pipelines on AI Platform

1 heure pour terminer
5 vidéos (Total 13 min)
5 vidéos
Cloud Build Builders2 min
Cloud Build Configuration4 min
Cloud Build Triggers3 min
Lab Intro15s
1 exercice pour s'entraîner
CI/CD for a Kubeflow Pipeline10 min
2 minutes pour terminer

Summary

2 minutes pour terminer
1 vidéo (Total 2 min)
1 vidéo
Summary1 min

Avis

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Foire Aux Questions

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.