Základní info
Třídenní kurz převádí DevOps postupy do životního cyklu strojového učení na AWS a pracuje s experimenty, CI/CD, governance, monitoringem a retrainingem.
Cílová skupina
- MLOps engineers produkující a monitorující ML modely v AWS.
- DevOps engineers odpovědní za nasazení a údržbu ML modelů.
Cíle kurzu
- Vysvětlit přínosy MLOps a rozdíl proti DevOps.
- Vyhodnotit security/governance požadavky.
- Nastavit experimentování v SageMakeru.
- Verzovat data, model a kód.
- Navrhnout CI/CD a monitoring ML řešení.
- Automatizovat detekci degradace a retraining.
Osnova kurzu
- MLOps maturity a procesy.
- SageMaker experimentační prostředí.
- Versioning model assets.
- CI/CD pro ML.
- Packaging, testing a deployment.
- Monitoring modelů a drift.
- Automatizace retrainingu.
Předpoklady účastníka
- AWS Technical Essentials; doporučen DevOps Engineering on AWS a Practical Data Science with SageMaker nebo ekvivalentní zkušenost.
