Nivel Avanzado
24 clases
4 horas de contenido
16 horas de práctica
Aprende sobre los fundamentos del Despliegue de Modelos de Machine Learning. Conoce el flujo de vida del MLOps y trabaja en un proyecto que sea escalable y que puede convertirse en un producto.
Machine Learning Operations
Presentación del proyecto
Data Version Control
- 8
¿Qué es DVC y por que lo utilizaremos?
01:20 min - 9
Comandos básicos para implementar DVC
01:20 min - 10
Implementando DVC en nuestro proyecto
12:38 min - 11
Desarrollo de pipeline de reentrenamiento: preparación de la data
18:25 min - 12
Desarrollo de pipeline de reentrenamiento: script de entrenamiento
16:26 min - 13
Desarrollo de pipeline de reentrenamiento: validación del modelo
17:48 min
Desarrollo de API con FastAPI
Continuous Integration/Deployment/Training
Final del proyecto
Sigue Aprendiendo
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Gerson Perdomo
Opiniones del curso
4.5 · 63 opiniones
Rafael Francisco Mestra Jaramillo
@rafael.mestra·
muy bueno
Eduardo Enriquez
@edu.e.mendoza·
Muy productivo este curso muy interesante
Alan Enrique Grosso Romo
@alan_grosso·
A lo largo del curso se pone en producción un modelo desarrollado con python. Se utilizan diversas tecnologías como dvc, git, gcp, fastapi. Recomendado.
Juan Marmili
@juanmarmili·
Aprenderas a implementar dvc de proyectos de ml.
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender