終極 DevOps 到 MLOps 訓練營 - 建立機器學習 CI/CD 管道

從資料到部署 — 透過使用 MLflow、Docker 和 Kubernetes 建立真實世界的機器學習專案來學習 MLOps

從這 11.5 小時的課程，你會學到

使用 MLOps 最佳實踐建構端對端機器學習管道( pipelines )
理解並實施從資料工程到模型部署的機器學習生命週期
設定 MLFlow 以進行實驗追蹤和模型版本控制
使用 FastAPI 和 Docker 打包並部署模型
使用 GitHub Actions 實現 CI 管道的自動化工作流程
使用 KIND 在 Kubernetes 上部署推理基礎設施
使用 Streamlit 建立輕量級機器學習 Web 介面
學習使用 ArgoCD 建立基於 GitOps 的持續交付 (CD) 管道
使用 Seldon Core 在生產環境中部署模型
使用 Prometheus 和 Grafana 監控模型以獲得生產洞察
理解資料科學、機器學習工程和 DevOps 之間的交接工作流程
建立從 DevOps 過渡到 MLOps 角色的基礎技能

要求

具備 DevOps 和 Docker 的基礎知識
熟悉 Git 和 GitHub
了解 Python（用於腳本編寫和機器學習工作流程）
了解 CI/CD 概念會有幫助，但並非必要
需要一台至少配備 8GB 記憶體並已安裝 Docker 的機器，用於運行本地實驗環境。

課程說明

這個實踐性極強的訓練營旨在幫助 DevOps 工程師和基礎設施專業人員轉型進入蓬勃發展的 MLOps 領域。隨著 AI/ML 迅速成為現代應用程式不可或缺的一部分，MLOps 已成為機器學習模型和生產系統之間至關重要的橋樑。

在本課程中，您將使用一個真實的回歸用例 – 預測房價 – 並完整地完成從資料處理到在 Kubernetes 上部署生產環境的整個過程。您將首先使用 Docker 和 MLFlow 設定環境以追蹤實驗。您將了解機器學習的生命週期，並使用 Jupyter Notebook 獲得資料工程、特徵工程和模型實驗的實務經驗。

接下來，您將使用 FastAPI 打包模型，並將其與基於 Streamlit 的 UI 一起部署。您將編寫 GitHub Actions 工作流程來自動化持續整合 (CI) 的機器學習管道，並使用 DockerHub 推送模型容器。

在課程的後期階段，您將使用 Kubernetes 建立可擴展的推理基礎設施，公開服務，並使用服務發現連接前端和後端。您將探索如何使用 Seldon Core 實現生產級模型服務，並使用 Prometheus 和 Grafana 控制面板監控部署情況。

最後，您將探索如何使用 ArgoCD 實現基於 GitOps 的持續交付，以簡潔自動化的方式管理和部署 Kubernetes 叢集的變更。

完成本課程後，您將掌握使用 DevOps 實踐操作和自動化機器學習工作流程所需的知識和實務經驗，從而勝任 MLOps 和 AI 平台工程師等相關職位。

目標受眾

有意進入機器學習操作 (MLOps) 領域的 DevOps 工程師
支援機器學習團隊的平台工程師和站點可靠性工程師 (SRE)
希望了解機器學習工作流程和生產部署的雲端工程師
轉型為機器學習工程師或資料工程師的開發人員
以及任何對現實世界中的機器學習系統如何部署和擴展感興趣的人士

講師簡介

Gourav J. Shah 資深講師 | 30萬+學員 | DevOps/AIOps/MLOps

過去十五餘年，我致力於建構、維運和教授現代基礎設施，已有超過三十萬名學員跟隨我學習成長。

我是 Gourav Shah，一位 DevOps、雲端運算、人工智慧和平台工程領域的教育者，擁有超過 15,000 小時的專業培訓經驗，以及十餘年與全球工程團隊合作的經驗。

我的職業生涯始於維運工程師，主要負責 Linux、基礎設施、自動化和生產系統的工作。之後，我加入 Adobe 擔任 IT 維運經理，隨後走上創業之路，創立了 DevOps 學院，並將工作重心從作業系統轉向幫助其他工程師掌握作業系統。

School of Devops 利用 DevOps 和人工智慧發展您的職業生涯

我們的使命是幫助一百萬名 DevOps 工程師/SRE 和平台工程師透過實踐學習和簡化的概念來理解，提升其在智慧 DevOps 和 MLOps/LLMOps 方面的技能。

我們是國際領先的企業培訓供應商，已舉辦超過 500 場研討會。我們教授：

AgentOps
AI 增強型 DevOps
智慧型 DevOps
MLOps/LLMOps

字幕：英文

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