DevOps para Aprendizaje Automático

Resumen

Explora los principios de DevOps para una colaboración efectiva entre científicos de datos e ingenieros de software en proyectos de aprendizaje automático, centrándote en los pipelines automatizados y las mejores prácticas.

Programa de estudio

- **Introducción a DevOps y Aprendizaje Automático** -- Resumen de los principios y prácticas de DevOps -- El rol de DevOps en proyectos de aprendizaje automático -- Diferencias entre DevOps tradicional y MLOps - **Configuración del Entorno** -- Herramientas y plataformas para MLOps (por ejemplo, Docker, Kubernetes) -- Creación de entornos reproducibles con contenedores -- Resumen de proveedores de servicios en la nube para aprendizaje automático - **Control de Versiones y Colaboración** -- Introducción a Git y control de versiones para científicos de datos -- Gestión de versiones de código, datos y modelos -- Mejores prácticas para desarrollo colaborativo - **Integración Continua y Despliegue Continuo (CI/CD)** -- Principios de CI/CD en aprendizaje automático -- Configuración de pruebas automatizadas para modelos de ML -- Despliegue de modelos en entornos de producción - **Pipelines de Datos Automatizados** -- Construcción y mantenimiento de pipelines de datos -- Validación y monitoreo de datos -- Integración de procesos ETL con flujos de trabajo de aprendizaje automático - **Desarrollo y Pruebas de Modelos** -- Pruebas unitarias y de integración para código de ML -- Marcos de experimentación para modelos de ML -- Asegurando la reproducibilidad y trazabilidad en experimentos - **Monitoreo y Registro en Sistemas de ML** -- Técnicas para monitorear modelos en producción -- Mejores prácticas de registro para datos y modelos -- Herramientas para análisis en tiempo real y tableros - **Escalado de Operaciones de Aprendizaje Automático** -- Gestión y escalado de recursos para tareas de ML -- Optimización del rendimiento y costo en flujos de trabajo de ML -- Casos de uso para arquitecturas sin servidor en ML - **Seguridad y Cumplimiento** -- Aseguramiento de pipelines y modelos de aprendizaje automático -- Gestión de datos sensibles en flujos de trabajo de ML -- Cumplimiento con regulaciones de protección de datos (por ejemplo, GDPR, CCPA) - **Estudios de Caso y Mejores Prácticas de la Industria** -- Revisión de estudios de caso de MLOps en el mundo real -- Desafíos comunes y soluciones en DevOps para ML -- Tendencias futuras y tecnologías emergentes en MLOps

Enseñado por

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