AI EngineeringSFEIR Institute
Agent Platform pour les praticiens du machine learning
Data scientists et ingénieurs ML font tourner leurs modèles personnalisés sur Agent Platform, de l’entraînement à la prédiction en ligne. Vous lancez des tâches d’entraînement et de réglage des hyperparamètres, vous versionnez les modèles dans Model Registry et vous les déployez sur des endpoints. Vous orchestrez ensuite le workflow complet avec Agent Platform Pipelines et Kubeflow, puis vous surveillez la dérive des caractéristiques sur les modèles déployés.
En bref
- Durée
- 1 jour (7 h)
- Niveau
- Intermédiaire
- Conçue par
- Google Cloud
- Code
- gcp200vertexai
01
Objectifs
Objectifs pédagogiques
- Comprendre les principaux composants d'Agent Platform et la façon dont ils fonctionnent ensemble pour prendre en charge vos workflows de ML.
- Configurer et lancer des tâches Agent Platform Custom Training et Hyperparameter Tuning afin d'optimiser les performances des modèles.
- Organiser et versionner vos modèles à l'aide d'Agent Platform Model Registry pour un accès et un suivi simplifiés.
- Configurer des clusters de service et déployer des modèles pour des prédictions en ligne avec Agent Platform Endpoints.
- Opérationnaliser et orchestrer des workflows de ML de bout en bout avec Agent Platform Pipelines pour gagner en efficacité et en évolutivité.
- Configurer et mettre en place la surveillance des modèles déployés
02
Public
Public visé
- Ingénieurs en machine learning, Data scientists
03
Prérequis
Prérequis
- Expérience dans la création et l'entraînement de modèles de ML personnalisés
- Familiarité avec Docker
04
Programme
Programme
-
01
Entraînement, réglage et déploiement de modèles sur Agent Platform
-
02
Orchestration de workflows de bout en bout avec Agent Platform Pipelines
-
03
Surveillance des modèles sur Agent Platform
05
Chez SFEIR
Fiches et expertises liées
Inscription
Inscrivez-vous
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