Fundamentos de MLOps: Gestión de ciclos de vida de ML con MLflow y Hugging Face

Llevar modelos de machine learning desde notebooks locales a sistemas de producción fiables requiere operaciones robustas. Este curso basado en texto le guía a través de las herramientas fundamentales del MLOps moderno, centrándose en MLflow y Hugging Face. Pasará de escribir código de machine learning aislado a gestionar un ciclo de vida de ML estructurado y reproducible. Al comprender cómo realizar un seguimiento de experimentos, empaquetar modelos y aprovechar activos preentrenados, desarrollará las habilidades necesarias para que sus proyectos de IA sean fiables y mantenibles. Lo que aprenderá: - Comprender los principios básicos de MLOps, comenzando con la terminología fundamental y las etapas del ciclo de vida. - Realizar un seguimiento de experimentos, parámetros y métricas de rendimiento de machine learning utilizando MLflow Tracking. - Gestionar y versionar sus modelos sistemáticamente utilizando el MLflow Model Registry. - Explorar el ecosistema de Hugging Face para encontrar, cargar y ajustar modelos preentrenados. - Aplicar flujos de trabajo reproducibles para garantizar que sus proyectos de machine learning estén listos para su despliegue. - Realizar un seguimiento de cargas de trabajo modernas, incluido el registro básico de experimentos para modelos de lenguaje grandes. El curso comienza con conceptos y vocabulario esenciales de MLOps antes de pasar a guías escritas paso a paso y ejemplos de configuración. Avanzará desde el seguimiento básico de experimentos hasta la gestión de registros de modelos listos para producción a través de explicaciones claras y fragmentos de código estructurados. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de ML, científicos de datos y desarrolladores de software que son nuevos en MLOps, sin necesidad de experiencia previa en DevOps o infraestructura avanzada. Empiece a leer hoy mismo para construir una base fiable para sus operaciones de machine learning.