MLOps: Разработка и внедрение ML-решений

Ваши модели машинного обучения показывают отличные результаты на этапе разработки, но их внедрение в реальную эксплуатацию превращается в хаос? Сталкиваетесь с проблемами версионирования данных и моделей, ручным развертыванием и сложностью поддержки ML-систем?

MLOps — это решение! Это современная культура и набор практик, объединяющих разработку (Dev) и эксплуатацию (Ops) для всего жизненного цикла Machine Learning. Освоив MLOps, вы сможете автоматизировать и стандартизировать процессы, избегая типовых проблем Data Scientist’ов и создавая надежные, масштабируемые ML-продукты. Спрос на MLOps-инженеров стремительно растет, делая эти навыки одними из самых востребованных в Data Science. 

Наш курс проведет вас через все шаги создания ML-продукта: от первоначальной идеи и сбора данных до полной интеграции модели в production и ее сопровождения. Мы сфокусируемся на практическом применении ключевых инструментов MLOps:  

•     Git: Для версионирования кода и совместной работы
•     DVC (Data Version Control): Для эффективного управления версиями больших наборов данных и моделей
•     MLFlow: Для отслеживания экспериментов, управления моделями и их развертывания

• Строить сквозные ML-решения: От прототипа до готового к эксплуатации продукта
• Версионировать всё: Управлять кодом (Git), данными (DVC) и моделями (MLFlow)
• Автоматизировать ML-пайплайны: Включая обработку данных (Pandas, Spark, Airflow ), тестирование и CI/CD/CT (непрерывную интеграцию, доставку и обучение моделей)
• Разворачивать ML-модели: Освоите контейнеризацию (Docker, Kubernetes ), поймете разницу между монолитом и микросервисами, научитесь использовать облачные платформы (на примере Yandex Cloud, AWS ) и коробочные решения (TF Serving )
• Понимать архитектуру ML-систем: Выбирать подходящие подходы для интеграции моделей в production
• Организовывать командную работу: Эффективно использовать MLOps-инструменты для совместной разработки
•  Понимать основы менеджмента DS-проектов и команд (В расширенной версии)