Machine Learning Operations - Portuguese BR
Este curso irá guiar os participantes por uma exploração abrangente das operações de modelo do machine learning, com foco em MLOps e gerenciamento do ciclo de vida do modelo. O segmento inicial aborda os componentes essenciais de MLOps e as melhores práticas, fornecendo aos participantes uma base sólida para operacionalizar modelos do machine learning de forma eficaz. Na parte final do curso, aprofundaremos os conceitos básicos do ciclo de vida do modelo, demonstrando como navegá-lo de forma fluida utilizando o Model Registry em conjunto com o Unity Catalog para um gerenciamento eficiente de modelos. Ao término do curso, os participantes terão adquirido insights práticos e uma compreensão abrangente dos princípios de MLOps, equipados com as habilidades necessárias para navegar pelo intrincado cenário das operações de modelo do machine learning.
Nota: A Databricks Academy está fazendo a transição para um formato baseado em notebooks para as sessões em sala de aula dentro do ambiente Databricks, descontinuando o uso de apresentações de slides para as aulas. Você pode acessar os notebooks de aula no ambiente de laboratório do Vocareum.
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No mínimo, você deve conhecer os itens a seguir antes de tentar aprender esse conteúdo:
• Familiaridade com o Databricks Data Intelligence Platform e operações básicas de workspace (criar clusters, executar código em notebooks, usar operações básicas de notebook, importar repos do Git)
• Experiência intermediária em programação com Python, incluindo bibliotecas de manipulação de dados (Pandas, NumPy) e trabalho com APIs (endpoints REST, payloads JSON)
• Conhecimento básico de MLflow para acompanhamento de experimentos, registro de modelos, operações de Model Registry e gerenciamento do ciclo de vida de modelos
• Compreensão dos fundamentos de machine learning, incluindo treinamento de modelos, fluxos de trabalho de avaliação e implantação, e conceitos de monitoramento de desempenho
• Familiaridade com conceitos de MLOps, incluindo avaliação de qualidade de dados, Engenharia de Recursos, testes de modelos e práticas de monitoramento contínuo
• Experiência básica com interfaces de linha de comando e configuração de autenticação para plataformas cloud e ferramentas de desenvolvimento
• Compreensão de Lakeflow Jobs e conceitos de orquestração de fluxo de trabalho (dependências de tarefas, lógica condicional, agendamento, notificações)
• Conhecimento básico de monitoramento de modelos e princípios de detecção de desvios, incluindo métricas de desempenho e detecção de anomalia
Outline
MLOps Moderno
• Definindo MLOps
• MLOps no Databricks
• Demonstração: Configurando e Gerenciando Lakeflow Jobs usando a Interface do Usuário
• Laboratório: Criando e Gerenciando LakeFlow Jobs usando a Interface do Usuário
Arquitetando Soluções de MLOps
• Princípios Opinativos de MLOps
• Arquiteturas MLOps Recomendadas
• Demonstração: Pipeline de Machine Learning com Databricks API
• Demonstração: Job de Teste de Modelo com o Databricks CLI
• Laboratório: Implantando Modelos com Jobs e o Databricks CLI
Implementação e Monitoramento de Solução MLOps
• Implementação de MLOps Stacks (OPCIONAL)
• Tipo de Monitoramento de Modelo
• Monitoramento em Machine Learning
• Demonstração: Painel de Perfil de Dados
• Laboratório: Monitoramento de Modelos
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