Advanced Machine Learning Operations - Spanish
En este curso, recibirás una comprensión integral del ciclo de vida del machine learning y MLOps, con énfasis en las mejores prácticas para la gestión de datos y modelos, pruebas y arquitecturas escalables. Cubre los componentes clave de MLOps, incluidos CI/CD, la gestión de pipeline y la separación de entornos, al tiempo que presenta las herramientas de Databricks para la automatización y la gestión de infraestructura, como Declarative Automation Bundles (DABs), Lakeflow Jobs y Model Serving. Aprenderás sobre monitoreo, Métricas personalizadas, detección de deriva, estrategias de despliegue de modelos, pruebas A/B y los principios de los sistemas MLOps confiables, proporcionando una vista holística de la implementación y gestión de proyectos de ML en Databricks.
Nota: Databricks Academy está pasando a un formato basado en cuadernos para las sesiones presenciales en el entorno de Databricks, dejando de utilizar presentaciones de diapositivas para las clases. Puedes acceder a los cuadernos de las clases en el entorno de laboratorio de Vocareum.
En este curso, el contenido se desarrolló para participantes con las siguientes habilidades, conocimientos y aptitudes:
• Acceso a un workspace de Databricks con permisos de administrador y familiaridad con las operaciones básicas de Databricks (crear clusters, ejecutar notebooks, operaciones básicas de notebook)
• Experiencia intermedia con el control de versiones Git, incluyendo la gestión de repositorios y la configuración de Token de acceso personal (PAT) para la integración con GitHub
• Conocimiento básico de flujos de trabajo CI/CD, configuraciones de pipeline y conceptos de DevOps para procesos de despliegue automatizado
• Experiencia intermedia en programación con Python, MLflow para el seguimiento y gestión de modelos, y Unity Catalog para la gobernanza de datos
• Familiaridad con el ciclo de vida del desarrollo de modelos de machine learning, incluyendo ingeniería de características, entrenamiento de modelos, validación y conceptos de despliegue
• Experiencia con interfaces de línea de comandos, en particular la instalación, configuración y autenticación del CLI de Databricks mediante tokens de acceso personal
• Comprensión de las estrategias de despliegue de modelos, incluyendo pruebas A/B, distribución de tráfico y conceptos de inferencia en tiempo real
• Conocimiento básico de Lakeflow Jobs para la creación de trabajos, dependencias de tareas y orquestación de flujos de trabajo
Outline
Descripción general de Machine Learning Operations
• Revisión de MLOps
• Optimización del Desarrollo a la Implementación
Optimización de MLOps con Databricks
• Optimización de MLOps
• Optimización de MLOps con Databricks
• Demostración: Creación de un CI/CD Pipeline con Databricks CLI
• Laboratorio: Creación de un CI/CD Pipeline con Databricks CLI
Estrategias de despliegue de modelos con Databricks
• Automatizar pruebas exhaustivas
• Demostración: Estrategias de prueba comunes
• Demostración: Pruebas de integración con Lakeflow Jobs
• Estrategias de despliegue de modelos con Databricks
• Demostración: Estrategias de implementación de modelos con Databricks AI Model Serving
• Laboratorio: Estrategias de despliegue con Lakeflow Jobs
Perfilado de datos
• Perfilado de datos
• Demostración: Perfilado de datos Calidad del modelo
• Laboratorio: Monitoreo de deriva con Perfilado de datos
Construir activos de ML como código
• Construir activos de ML como código
• Demostración: Trabajando con Declarative Automation Bundles
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