Machine Learning Model Deployment - Portuguese BR
Este curso foi projetado para apresentar três estratégias principais de implantação de machine learning e ilustrar a implementação de cada estratégia em Databricks. Após uma exploração dos fundamentos da implantação de modelos, o curso se aprofunda na inferência em lotes, oferecendo demonstrações práticas e laboratórios para utilizar um modelo em cenários de inferência em lotes, juntamente com considerações para otimização de desempenho. A segunda parte do curso cobre de forma abrangente a implantação de pipeline, enquanto o segmento final se concentra na implantação em tempo real. Os participantes participarão de demonstrações práticas e laboratórios, implantando modelos com Model Serving e utilizando o serving endpoint para inferência em tempo real.
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Depois de consumir este conteúdo, deverá ser capaz de:
- Conhecimento de modelos fundamentais de machine learning
- Conhecimento do ciclo de vida do modelo e componentes MLflow
- Familiaridade com Databricks Workspace e Notebooks
- Conhecimento de nível intermediário de Python
Outline
Fundamentos de Implantação do Modelo=
Estratégias de implantação de modelo
Implantação de modelo com MLflow
Implantação em Lote
Introdução à Implantação em Lote
Demonstração: Implantação em Lote
Laboratório: Implantação em Lote
Implantação de pipeline
Introdução à implantação de pipeline
Demonstração: Implantação de pipeline
Documento de Design de Implantação do Modelo de Machine Learning
Introdução à implantação em tempo real
Databricks Model Serving
Demonstração: Implantação em tempo real com serviço de modelo
Demonstração: Implantação de modelo personalizado com Model Serving
Laboratório: Implantação em tempo real com Model Serving
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