全栈7步MLOps框架
7-Step MLOps Framework
预览：关于端到端机器学习批处理架构，你必须了解的一切
本文是关于“全栈7步MLOps框架”免费课程的概述，将逐步指导你如何使用MLOps良好实践设计、实现、训练、部署和监控一个端到端的ML系统。
→ 如果你不想上课，本文也可以作为一个独立的端到端ML批处理架构的框架。
在课程中，你将构建一个可投入生产的端到端批处理ML系统，用于预测丹麦多个消费者类型未来24小时的能源消耗水平。
如今，证书无处不在。构建高级端到端项目，以便之后展示自己，是作为专业工程师获得认可的最佳途径。
如果你很忙，想快速查看我免费课程的课程大纲，这是你应该来的地方。
目录：
- 课程介绍
- 课程内容
- 批处理架构
- 7个步骤的详细解析
- 如何将批处理架构适应在线ML系统？
- 结论
课程介绍
在这个7节课的课程结束时，你将知道如何：
- 设计批处理架构
- 使用Hopsworks作为特征存储
- 设计一个从API读取数据的特征工程流水线
- 构建一个带有超参数调整的训练流水线
- 使用W&B作为ML平台跟踪实验、模型和元数据
- 实现批处理预测流水线
- 使用Poetry构建自己的Python包
- 部署自己的私有PyPi服务器
- 使用Airflow编排所有流程
