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serverless-ml-course

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无服务器机器学习课程，用于从模型和功能构建支持 AI 的预测服务

此课程教授如何使用Python在无服务器环境中构建和部署机器学习预测服务。无需精通Kubernetes或云计算，课程内容包括Pandas与ML管道、数据建模、特征存储、以及训练和推断管道。学习如何使用Hopsworks和Github Actions进行版本管理、测试和数据验证，构建实时无服务器机器学习系统。

Serverless Machine LearningPythonHopsworksGitHubMLOpsGithub开源项目
访问官网GitHub

serverless-ml-course 项目介绍

概述

"Beyond Notebooks - Serverless Machine Learning" 是一个独特的课程项目，教授如何使用 Python 构建无服务器的机器学习（ML）预测服务，无需深入了解 Kubernetes 或云计算。这一课程让使用者能轻松搭建起利用 ML 模型进行智能决策的系统。

该课程的最大优势是，使用者无需进行复杂的系统安装、升级或维护，只需用 Python 编写可调度运行的管道即可。生成的特征和模型将由无服务器的特征存储/模型注册库管理，另外，课程也教授如何通过 Python 和 HTML 构建预测服务的用户界面。

课程模块

  • 模块 00 - 介绍与选修内容

    • 为什么选择无服务器 ML
    • 课程简介和开发环境搭建
    • 机器学习基础（ML 101）

  • 模块 01 - Pandas 和 Python 中的 ML 管道

    • 编写你的第一个无服务器应用

  • 模块 02 - 数据建模与特征存储

    • 信用卡欺诈预测服务的实现

  • 模块 03 - 训练管道、推理管道与模型注册表

  • 模块 04 - 机器学习系统的无服务器用户界面

  • 模块 05 - MLOps 的原则与实践

  • 模块 06 - 操作机器学习系统：实时机器学习

学习成果

通过这一课程，学习者能够：

  • 开发和操作基于无服务器架构的 AI 启用服务
  • 运行无服务器特征管道
  • 部署特征和模型
  • 训练模型及运行批量推理管道
  • 为预测服务开发无服务器的用户界面
  • 学习 MLOps 基础：版本控制、测试、数据验证以及运维
  • 开发和运行实时的无服务器机器学习系统

目标受众

本课程适合已经掌握机器学习基础并能够使用 Python 编程的人士，课程特别适合那些希望在模型之外构建预测服务的人，比如想展示给企业利益相关者，或者想将 ML 应用于现有应用程序或系统的人。

课程特点

与其他课程不同，本课程无需额外的运维经验，学习者只需有 GitHub 和 Python 编程的基础知识。课程旨在教授 MLOps 的基本原理，如版本控制、测试、数据验证及系统监控等。

费用

这一课程是免费的。学习者可以自由使用 GitHub Actions 和 Hopsworks，均提供了时间无限制的免费服务。

主要技术

  • 开发环境：用 Python IDE 编写、测试、调试以及训练模型，重点使用 Jupyter 或 Colaboratory 笔记本。
  • GitHub：管理代码及工作流，利用 GitHub Pages 为非互动应用开发用户界面。GitHub Actions 提供免费的 500 MB 以及 2,000 分钟管道运行时间。
  • Hopsworks：提供 10 GB 的免费存储服务。

无论您是希望在以后的工作中新增技能，或是对无服务器机器学习领域感兴趣，这一课程都将为您提供坚实的基础和实践背景。

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