Machine Learning Model Deployment - Japanese
このコースは、3つの主要な機械学習展開戦略を紹介し、Databricksでの各戦略の実装を説明するように設計されています。 このコースでは、モデル展開の基礎を探った後、バッチ推論について掘り下げ、バッチ推論シナリオでモデルを利用するための実践的なデモンストレーションとラボを提供し、パフォーマンスの最適化に関する考慮事項を提供します。 コースの第 2 部ではパイプライン展開を包括的にカバーし、最後の部分ではリアルタイム展開に焦点を当てます。 参加者は、実践的なデモンストレーションとラボに参加し、Model Serving でモデルを展開し、リアルタイム推論のためにサービングendpointを利用します。
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어
このコンテンツを受講する前に、少なくとも以下の事項を理解しておく必要があります：
- 基本的な機械学習モデルの知識
- モデルのライフサイクルと MLflow コンポーネントに関する知識
- Databricks Workspace とノートブック に関する知識
- Python の中級レベルの知識
Outline
モデルデプロイメントの基礎
モデルデプロイメント戦略
MLflowによるモデルデプロイメント
バッチデプロイメント
バッチデプロイメントの概要
デモ：バッチデプロイメント
ラボ：バッチデプロイメント
パイプラインデプロイメント
パイプラインデプロイメントの概要
デモ：パイプラインデプロイメント
機械学習モデルデプロイメント設計書
リアルタイムデプロイメントの概要
Databricksモデルサービング
デモ：モデルサービングによるリアルタイムデプロイメント
デモ：モデルサービングによるカスタムモデルデプロイメント
ラボ：モデルサービングによるリアルタイムデプロイメント
Upcoming Public Classes
Date | Time | Language | Price |
|---|---|---|---|
Apr 08 | 09 AM - 01 PM (Asia/Tokyo) | Japanese | $750.00 |
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