¿En qué consiste el proyecto?
- Predecir la cantidad de dinero que genera una película a través de una API
- Reproducir todo el flujo de puesta en producción de un modelo
- Aplica entrenamiento continuo
- Desplegar continuamente usando CI/CD
Arquitectura
Introducción
¿Qué es el despliegue de modelos y por qué es necesario?
Machine Learning Operations
Historia del MLOps y estado del arte
Flujo de vida de un modelo en producción
Requerimientos para poder hacer MLOps
Presentación del proyecto
Presentación y arquitectura del proyecto MLOps
Revisión de notebooks y modelado
Distribución archivos y contenido
Data Version Control
¿Qué es DVC y por que lo utilizaremos?
Comandos básicos para implementar DVC
Implementando DVC en nuestro proyecto
Desarrollo de pipeline de reentrenamiento: preparación de la data
Desarrollo de pipeline de reentrenamiento: script de entrenamiento
Desarrollo de pipeline de reentrenamiento: validación del modelo
Desarrollo de API con FastAPI
Desarrollo de API con FastAPI
Desarrollo de API con FastAPI: creación de utilidades
Desarrollo de testeo de API
Empaquetando API con Docker
Continuous Integration/Deployment/Training
Presentacion de Github Actions y Continuous Machine Learning
Desarrollo de workflow para testing
Desarrollo de workflow para Continuous Training utilizando CML
Creacion de Servicio en la nube para el despliegue y desarrollo de workflow para CI/CD
Final del proyecto
Prueba tu endpoint
Sigue Aprendiendo
Otras maneras de hacer despliegues de modelos
Conclusiones y recomendaciones para seguir en el MLOps
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Aportes 4
Preguntas 1
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este curso esta completo, así es platzi vamos bien ya estaba que me largaba… super esta ruta vamos profe le tengo fé
Detallazo, este curso como que no aparece listado en ninguna de las escuelas de data science o machine learning. 😦 por eso tan pocas reviews.
Agrupan todo lo hecho hasta ahora, y nos deja un panaroma de todo lo que falta.
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