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MLflow

21 Stunden
Diese Live-Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die über die Erstellung von ML-Modellen hinausgehen und den Prozess der Erstellung, Verfolgung und Bereitstellung von ML-Modellen optimieren möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Installieren und Konfigurieren von MLflow und verwandten ML-Bibliotheken und -Frameworks.
  • Erkennen der Bedeutung von Nachvollziehbarkeit, Reproduzierbarkeit und Einsatzfähigkeit eines ML-Modells
  • ML-Modelle auf verschiedenen öffentlichen Clouds, Plattformen oder On-Premise-Servern bereitstellen.
  • Skalieren Sie den ML-Bereitstellungsprozess, um die Zusammenarbeit mehrerer Benutzer an einem Projekt zu ermöglichen.
  • Einrichten eines zentralen Registers zum Experimentieren, Reproduzieren und Bereitstellen von ML-Modellen.
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Erfahrungsberichte (1)

the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose

Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Kurs - MLflow

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