MLOps Explicado: Como Construir, Implantar e Escalar Machine Learning no GCP
Modelos de machine learning que ficam sem uso em notebooks não geram valor para os negócios. O MLOps fecha a lacuna entre experimentos de ciência de dados e sistemas de produção, transformando seus investimentos em ML em resultados mensuráveis. Este guia mostra a cientistas de dados, engenheiros de ML e equipes de engenharia como implementar operações de machine learning que realmente funcionam no mundo real.
O MLOps do Google Cloud Platform oferece as ferramentas para construir sistemas de ML confiáveis e escaláveis sem as dores de cabeça de infraestrutura. Você aprenderá a criar pipelines de MLOps automatizados que lidam com tudo, desde validação de dados até monitoramento de modelos, além de descobrir as melhores práticas de MLOps que evitam as armadilhas comuns que prejudicam projetos de ML.
Vamos percorrer a construção de fluxos de trabalho de implantação de modelos de ML prontos para produção no GCP, incluindo testes automatizados e estratégias de rollback que mantêm seus modelos funcionando sem problemas. Você também verá como escalar suas operações de machine learning empresarial do protótipo à produção, lidando com volumes de dados aumentados e demandas de usuários sem quebrar seus sistemas.
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