YaninaCaffetti / Curso-MLOps-2023

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Fundación Sadosky

Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial para la industria del software

Fundación Sadosky

Edición 2023

Curso MLOps

MLOps es una extensión de la metodología DevOps que pretende incorporar activos de aprendizaje automático y ciencia de datos como ciudadanos de primera clase en la ecología DevOps.

MLOps

Contenido del curso

- Clase 0 Introduccion:

  • Problematica de los Jupyter Notebooks para el MLops.

  • Descripción del set de datos que utilizaremos.

  • ¿Qué es el MLOps?

  • Preparación del environment.

Servicios explorados:

    * GitHub

    * Anaconda

- Clase 1 Análisis de datos:

  • Analizaremos la base de datos que utilizaremos a lo largo del curso. Exploratory Data Analysis (EDA)

  • Prerpocesamiento de datos.

  • Entrenamiento de un modelo predictivo.

  • Exportar modelos predictivos.

- Clase 2 Experiment tracking and model management:

  • Experiment tracking intro

  • MLflow

  • Experiment tracking con MLflow y MLflow UI

  • Model management

  • Model registry

Servicios explorados:

* MLflow

- Clase 3 Orchestration:

  • Introduction to Workflow Orchestration

  • Introduction to Prefect

  • Prefect Workflow

Servicios explorados:

* Prefect

- Clase 4 Deployment:

  • Formas de hacer un deploy de modelo

  • Deploying un modelo como un servicio web

Servicios explorados:

* Flask

* Docker

- Clase 5 Web Deployment:

  • Deploying un modelo como un servicio web en Hugging Face

Servicios explorados:

* Hugging Face

* Gradio

About


Languages

Language:Jupyter Notebook 98.9%Language:Python 1.0%Language:Dockerfile 0.1%