À propos de ce cours

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Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Niveau avancé

Intermediate experience in working with Python, Git for version control, Docker for containerization and Kubernetes for deployment and scaling.

Approx. 13 heures pour terminer
Anglais

Ce que vous allez apprendre

  • Create new MLflow projects to create and register models.

  • Use Hugging Face models and datasets to build your own APIs.

  • Package and deploy Hugging Face to the Cloud using automation.

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Approx. 13 heures pour terminer
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Offert par

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Duke University

Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
Semaine 1
3 heures pour terminer

Introduction to MLflow

3 heures pour terminer
13 vidéos (Total 82 min), 2 lectures, 1 quiz
Semaine
2
Semaine 2
3 heures pour terminer

Introduction to Hugging Face

3 heures pour terminer
14 vidéos (Total 98 min)
Semaine
3
Semaine 3
3 heures pour terminer

Deploying Hugging Face

3 heures pour terminer
13 vidéos (Total 76 min)
Semaine
4
Semaine 4
4 heures pour terminer

Applied Hugging Face

4 heures pour terminer
11 vidéos (Total 65 min)

Foire Aux Questions

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