LemBS MLOps School
Video Recordings
Video Recordings
LemBS MLOps School Video:
LemBS MLOps School Presentations:
Заняття #1. Вступ до MLOps
Заняття #2. Git та контроль версій
Заняття #3. Пакування та розгортання моделей ML
Заняття #4. Трекінг експериментів з MLflow
Заняття #5. YAML для конфігурації MLOps
Заняття #6. Створення та розгортання ML додатків з FastAPI
Заняття #7. Інтерактивні веб-додатки з Streamlit та Flask
Заняття #8. CI/CD пайплайни для машинного навчання
Заняття #9. Linux для MLOps
Заняття #10. Автоматизація з Jenkins
Заняття #11. Моніторинг та налагодження ML систем
Заняття #12. Розширений моніторинг та постпродакшн стратегії
Заняття #13. Фінальний екзамен та захист курсових проектів
Заняття #2. Git та контроль версій
Заняття #3. Пакування та розгортання моделей ML
Заняття #4. Трекінг експериментів з MLflow
Заняття #5. YAML для конфігурації MLOps
Заняття #6. Створення та розгортання ML додатків з FastAPI
Заняття #7. Інтерактивні веб-додатки з Streamlit та Flask
Заняття #8. CI/CD пайплайни для машинного навчання
Заняття #9. Linux для MLOps
Заняття #10. Автоматизація з Jenkins
Заняття #11. Моніторинг та налагодження ML систем
Заняття #12. Розширений моніторинг та постпродакшн стратегії
Заняття #13. Фінальний екзамен та захист курсових проектів
Про Mastering MLOps:
"Mastering MLOps" – це курс, який допоможе вам опанувати ключові техніки та інструменти для ефективного впровадження та управління машинним навчанням у виробничих середовищах. Ви дізнаєтеся, як розгортати, контролювати та підтримувати моделі машинного навчання, використовуючи сучасні практики та інструменти MLOps. Цей курс ідеально підходить для тих, хто прагне оптимізувати свої ML проекти та забезпечити їх успішне впровадження у виробничих середовищах.
Програма школи
5 листопада 2024 – 18 лютого 2025
Вівторок, 5 листопада, 19:00–21:00
Заняття #1. Вступ до MLOps
Теоретична частина:
- Що таке MLOps? Важливі визначення та ключові концепції
- Огляд курсу та його цілей
- Важливість та актуальність MLOps
- Встановлення Python середовища
- Основи роботи з Pandas та NumPy
Вівторок, 12 листопада, 19:00–21:00
Заняття #2. Git та контроль версій
Теоретична частина:
- Вступ до Git та GitHub
- Основи контролю версій
- Створення Git репозиторію
- Основні команди та робочі процеси
Вівторок, 26 листопада, 19:00–21:00
Заняття #3. Пакування та розгортання моделей ML
Теоретична частина:
- Пакування моделей для розгортання
- Вступ до Docker та контейнеризації
- Створення Docker контейнерів
- Розгортання Docker контейнерів
Вівторок, 26 листопада, 19:00–21:00
Заняття #4. Трекінг експериментів з MLflow
Теоретична частина:
- Вступ до MLflow
- Трекінг та управління експериментами
- Налаштування MLflow
- Логування експериментів
Вівторок, 3 грудня, 19:00–21:00
Заняття #5. YAML для конфігурації MLOps
Теоретична частина:
- Основи синтаксису YAML
- Використання YAML для конфігурації
- Написання та інтерпретація YAML файлів
Вівторок, 10 грудня, 19:00–21:00
Заняття #6. Створення та розгортання ML додатків з FastAPI
Теоретична частина:
- Вступ до FastAPI
- Створення масштабованих ML додатків
- Розробка та розгортання додатків з FastAPI
Вівторок, 17 грудня, 19:00–21:00
Заняття #7. Інтерактивні веб-додатки з Streamlit та Flask
Теоретична частина:
- Вступ до Streamlit та Flask
- Створення інтерактивних веб-додатків
- Розробка додатків з Streamlit
- Розробка додатків з Flask
Вівторок, 24 грудня, 19:00–21:00
Заняття #8. CI/CD пайплайни для машинного навчання
Теоретична частина:
- Безперервна інтеграція та безперервне розгортання (CI/CD)
- Автоматизація розробки, тестування та розгортання моделей ML
- Налаштування CI/CD пайплайнів
- Інтеграція Git, Docker та MLflow у CI/CD
Вівторок, 21 січня, 19:00–21:00
Заняття #9. Linux для MLOps
Теоретична частина:
- Основи Linux для DevOps та Data Scientists
- Важливі команди та скрипти
- Робота з Linux для завдань MLOps
- Скриптування та автоматизація в Linux
Вівторок, 28 січня, 19:00–21:00
Заняття #10. Автоматизація з Jenkins
Теоретична частина:
- Вступ до Jenkins
- Автоматизація робочих процесів з Jenkins
- Налаштування Jenkins для ML робочих процесів
- Конфігурація пайплайнів Jenkins
Вівторок, 4 лютого, 19:00–21:00
Заняття #11. Моніторинг та налагодження ML систем
Теоретична частина:
- Стратегії моніторингу та налагодження ML систем
- Інструменти та техніки для ефективного моніторингу
- Налаштування моніторингу з Prometheus та Grafana
- Впровадження практик налагодження та логування
Вівторок, 11 лютого, 19:00–21:00
Заняття #12. Розширений моніторинг та постпродакшн стратегії
Теоретична частина:
- Безперервний моніторинг з WhyLogs
- Постпродакшн менеджмент моделей
- Використання WhyLogs для моніторингу ML
- Найкращі практики для підтримки розгорнутих моделей
Вівторок, 18 лютого, 19:00–21:00
Заняття #13. Фінальний екзамен та захист курсових проектів
- Письмовий екзамен за курсом
- Захист курсових проектів
- Зворотний зв'язок та оцінка
Організатор
-
Lemberg Tech Business SchoolLemberg Tech Business School: organization with a 16-year history of successful conferences: Lviv/Kyiv IT Outsourcing Forum, GameDev Conference, Lviv/Kharkiv/Kyiv PM Day та AI&BigData Day
©2024 Lemberg Tech Business School