Machine Learning Model Deployment - Spanish
Este curso está diseñado para presentar tres estrategias principales de despliegue de machine learning e ilustrar la implementación de cada estrategia en Databricks. Tras explorar los fundamentos del despliegue de modelos, el curso profundiza en la inferencia Batch, ofreciendo demostraciones prácticas y laboratorios para utilizar un modelo en escenarios de inferencia Batch, junto con consideraciones para la optimización del rendimiento. La segunda parte del curso cubre de manera exhaustiva el despliegue de Pipeline, mientras que el segmento final se centra en el despliegue en tiempo real. Los participantes realizarán demostraciones prácticas y laboratorios, desplegando modelos con Model Serving y utilizando el endpoint de servicio para inferencia en tiempo real.
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.
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En este curso, el contenido se desarrolló para participantes con las siguientes habilidades, conocimientos y aptitudes:
• Familiaridad con la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks y las operaciones básicas del workspace (crear clusters, ejecutar código en notebooks, usar operaciones básicas de notebook, importar Repos desde Git)
• Experiencia de programación intermedia con Python, incluyendo bibliotecas de manipulación de datos (Pandas, NumPy) y trabajo con APIs (databricks-sdk, endpoints REST)
• Conocimiento básico de MLflow para el seguimiento de experimentos, registro de modelos, operaciones del model registry y versionado de modelos
• Comprensión de los fundamentos del machine learning, incluyendo el entrenamiento de modelos, evaluación, inferencia Batch y conceptos de despliegue en tiempo real
• Experiencia intermedia con Unity Catalog para la gobernanza de datos y la gestión del registro de modelos
• Familiaridad básica con los conceptos de Ingeniería de características, incluyendo tablas de características, búsquedas de características y almacenes de características offline vs online
• Comprensión de las operaciones de Delta Lake (crear tablas, realizar actualizaciones, optimizar archivos y liquid clustering) y técnicas de optimización del almacenamiento de datos
• Conocimiento básico de Apache Spark y PySpark para el procesamiento distribuido de datos y las Funciones Definidas por el Usuario (UDFs)
Outline
Fundamentos de Implementación de Modelos
• Estrategias de Despliegue de Modelos
• Implementación de modelos con MLflow
Batch Deployment
• Introducción al Batch Deployment
• Demo: Batch Deployment
• Laboratorio: Batch Deployment
Implementación de Pipeline
• Introducción al despliegue de Pipeline
• Demo: Implementación de Pipeline
Implementación en tiempo real y almacenes en línea
• Introducción al despliegue en tiempo real
• Databricks Model Serving
• Demo: Implementación en tiempo real con Model Serving
• Demo: Implementación de modelos personalizados con Model Serving
• Laboratorio: Implementación en tiempo real con Model Serving
Inscripción a clases públicas
Si su empresa ha adquirido créditos de servicio (Success Credits) o cuenta con una suscripción de aprendizaje, por favor complete el formulario de Solicitud de Capacitación. De lo contrario, puede registrarse a continuación.
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