中本课程涵盖 MLOps（机器学习操作）最流行的两个开源平台：MLflow 和 Hugging Face。我们将通过基本的模型和数据集操作，介绍这些平台的入门基础。您将从 MLflow 开始，利用其强大的跟踪系统使用项目和模型，并通过完整的生命周期示例学习如何与这些从 MLflow 注册的模型进行交互。然后，您将探索 Hugging Face 资源库，以便存储数据集、模型和创建实时互动演示。
MLOps 工具：MLflow 和拥抱脸
您将学到什么
创建新的 MLflow 项目，以创建和注册模型。
使用 Hugging Face 模型和数据集构建自己的应用程序接口。
使用自动化将 "拥抱的脸 "打包并部署到云中。
要了解的详细信息
可分享的证书
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作业
10 项作业
授课语言：英语（English）
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 MLOps | 机器学习运营 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
在本 Modulation 中，您将了解什么是 MLflow 以及如何使用它。您将安装 MLflow 并执行注册运行、模型和工件等基本操作。然后，您将创建一个 MLflow 项目，以获得可重现的结果。最后，您将了解如何使用带有 MLflow 模型的注册表，并从 API 引用工件。
涵盖的内容
13个视频13篇阅读材料3个作业2个讨论话题1个非评分实验室
在本 Modulation 中，您将学习 Hugging Face 平台的基础知识。您将使用它的一些功能，如存储库，以便存储模型和数据集。最后，你将学习如何使用 Hugging Face API 以及 Web Interface 添加和使用模型和数据集。
涵盖的内容
14个视频9篇阅读材料1个作业1个非评分实验室
在本 Modulation 中，您将学习如何将 Hugging Face 模型容器化，并使用 FastAPI 框架通过交互式 HTTP API 端点为模型提供服务。了解如何将所有内容组合在一起后，您将使用自动化来提高速度和可重复性。最后，您将使用 Azure 和 Docker Hub 来存储容器，以便以后用于部署。
涵盖的内容
13个视频9篇阅读材料3个作业1个非评分实验室
在本 Module 中，您将学习如何通过使用预先存在的 Data Model，然后使用附加数据对其进行修改（微调），从而对拥抱脸模型进行微调。您还将使用 Azure 部署容器，并学习如何排除故障。最后，您还将看到如何将模型部署到 Hugging Face 空间。
涵盖的内容
17个视频11篇阅读材料3个作业5个非评分实验室
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Felipe M.
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已于 Aug 21, 2024审阅
Great learning resources that will be useful long after completing the course, concise presentations, and clear explanations of all topics
常见问题
不，练习和实验是通过集成的 Coursera 实验室（VS Code + Jupyter Notebooks）直接内置到课程中的。少数练习指导学员将模型部署到云中。在这种情况下，会向学员提供创建和访问免费 Azure 账户的说明。
要获取课程资料、作业和证书，您需要在注册课程时购买证书体验。 您可以尝试免费试听，或申请资助。课程可能提供 "完整课程，无证书"。通过该选项，您可以查看所有课程资料，提交必要的评估，并获得最终成绩。这也意味着您无法购买证书体验。
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