Kursüberblick
Dieser eintägige Kurs richtet sich an Ingenieure und Datenwissenschaftler, die mit Machine-Learning-Modellen vertraut sind und Vertex AI für benutzerdefinierte Modell-Workflows nutzen möchten. Dieser praktische Kurs bietet Ihnen einen tiefen Einblick in die Kernfunktionen von Vertex AI, so dass Sie die Tools und Funktionen für Ihre ML-Projekte effektiv nutzen können.
Zielgruppe
Ingenieure für maschinelles Lernen, Datenwissenschaftler
Voraussetzungen
Erfahrung mit der Erstellung und Schulung benutzerdefinierter ML-Modelle. Vertraut mit Docker.
Kursziele
Am Ende des Kurses werden die Lernenden in der Lage sein:
- Verstehen Sie die Schlüsselkomponenten von Vertex AI und wie sie zusammenarbeiten, um Ihre ML-Workflows zu unterstützen.
- Konfigurieren und starten Sie Vertex AI Custom Training und Hyperparameter Tuning Jobs, um die Modellleistung zu optimieren.
- Organisieren und versionieren Sie Ihre Modelle mit Vertex AI Model Registry für einfachen Zugriff und Nachverfolgung.
- Konfigurieren Sie Serving-Cluster und stellen Sie Modelle für Online-Vorhersagen mit Vertex AI Endpoints bereit.
- Operationalisieren und orchestrieren Sie End-to-End-ML-Workflows mit Vertex AI Pipelines für mehr Effizienz und Skalierbarkeit.
- Konfigurieren und Einrichten der Überwachung für bereitgestellte Modelle
Kursinhalt
Trainieren, Abstimmen und Einsetzen von Modellen auf Vertex AI
- Verstehen Sie containerisierte Schulungsanwendungen
- Vertex AI Custom Training und Tuning Jobs verstehen
- Verstehen Sie, wie Sie Ihre trainierten Modelle in Vertex AI Model Registry verfolgen und versionieren können
- Verstehen Sie die Online-Bereitstellung mit Vertex AI-Endpunkten
Orchestrierung von End-to-End-Workflows mit Vertex AI Pipelines
- Kubeflow verstehen
- Verstehen von vorgefertigten und leichtgewichtigen Python-Komponenten
- Verstehen, wie man Pipelines auf Vertex AI kompiliert und ausführt
Modellüberwachung bei Vertex AI
- Understand Feature Drift and Skew
- Verstehen Sie die Modellüberwachung für Modelle, die auf Vertex AI-Endpunkten bereitgestellt werden
Englisch
Deutschland
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