2024/2025
Прикладной MLOps для обеспечения жизненного цикла моделей искусственного интеллекта
Статус:
Маго-лего
Когда читается:
2 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Гончаренко Владислав Владимирович
Язык:
русский
Кредиты:
3
Программа дисциплины
Аннотация
Курс MLOps охватывает широкий спектр тем, необходимых для эффективного управления и развертывания проектов машинного обучения. Он начинается с введения в МОУП, где дается обзор принципов и передовой практики. Студенты получают практический опыт в создании проектов ML с помощью Python и узнают о контейнеризации с помощью Docker. Особое внимание уделяется управлению кодами и контролю версий с помощью серверов Git, что позволяет осуществлять совместную разработку. Курс исследует методы непрерывной интеграции и непрерывного развертывания (CI/CD) для автоматизации рабочего процесса ML. Охватывается управление данными, включая хранение, версионирование и управление с использованием таких инструментов, как DVC. Студенты узнают о журналировании экспериментов для отслеживания и анализа производительности модели. Курс посвящен требованиям к вычислительной мощности, облачным решениям и передаче знаний в облако. Дополнительные темы включают индексы knn, количественную оценку вложений, краудсорсинг, маркировку данных на таких платформах, как Toloka, и обзор стека Amazon SageMaker. Выступления студентов и внешних лекторов дают практические представления. По окончании курса слушатели получают полное представление о принципах и практических навыках управления проектами ML.