MLflow Eğitimi
MLflow eğitimi, katılımcılara makine öğrenimi modellerinin izlenmesi, yönetimi ve yaşam döngüsü boyunca takibi konularında derinlemesine bilgi sağlamayı amaçlar. Bu eğitimde, MLflow’un temel bileşenleri, kurulum ve yapılandırma süreçleri, deneylerin yönetimi, model kayıt ve dağıtım süreçleri ele alınır. Katılımcılar, MLflow’u kullanarak makine öğrenimi modellerinin tüm yaşam döngüsünü etkili bir şekilde yönetmeyi, deney sonuçlarını izlemeyi ve modelleri güvenilir bir şekilde dağıtmayı öğrenirler. Eğitim, katılımcıların MLflow’u kendi makine öğrenimi iş süreçlerine nasıl entegre edebileceklerini anlamalarına yardımcı olur.
Bu eğitim, veri bilimciler, makine öğrenimi mühendisleri ve yazılım geliştiricileri için ideal olup, makine öğrenimi süreçlerinin verimli bir şekilde izlenmesi ve yönetilmesi gereken projeler için kritik öneme sahiptir.
Açık sınıfımız yoktur. Eğitim, kurum ve şirketlere yöneliktir. Ortalama grup büyüklüğü 10-12 civarındadır.
Daha fazla bilgi ve eğitim talepleri için; satis@veribilimiokulu.com e-posta adresinden veya +90 212 231 30 01 numaralı telefondan bize ulaşabilirsiniz.
- Eğitim Süresi: 4 gün
- Eğitim Şekli: Online Canlı
Temel linux komutlarına hakimiyet
Temel programlama bilgisi
Docker çalışan bir bilgisayar
İnternet bağlantısı
Day 1: Introduction to MLflow and Experiment Tracking
Introduction to MLOps and its importance
Overview of MLflow and its core components: Tracking, Projects, Models, Registry
Setting up MLflow Tracking: Local and remote servers
Logging parameters, metrics, and artifacts
Visualizing experiments and comparing runs
Advanced experiment tracking techniques:
Conditional logging
Hierarchical runs
Automatic logging with MLflow autolog
Best practices for organizing and managing experiments
Day 2: Model Registry and Model Deployment
Introduction to Model Registry
Registering models, model versions, and model stages
Model versioning and promotion
Model search and filtering
Model deployment with MLflow Models:
Serving models as REST APIs
Packaging models for deployment
Model deployment with MLflow Model Registry:
Deploying models to various platforms (e.g., local, cloud, Kubernetes)
Model monitoring and retraining
Model lineage tracking
Day 3: MLflow Projects and Reproducibility
Introduction to MLflow Projects
Creating reproducible ML projects with MLflow Projects
Packaging and sharing ML projects
Project execution and parameterization
Best practices for project organization and version control
Advanced project techniques:
Conditional execution
Parameter sweeps
Automated hyperparameter tuning with MLflow
Integrating MLflow Projects with CI/CD pipelines
Day 4: Real-World MLflow Use Cases and Best Practices
Real-world MLflow use cases:
MLOps in production
Collaborative ML workflows
Data science team collaboration
Best practices for effective MLflow usage:
Organizing experiments
Managing model versions
Deploying models reliably
Hands-on workshop:
Building a complete ML pipeline with MLflow
Deploying a model to a production environment
Monitoring and retraining models
Troubleshooting common MLflow issues
Eğitimlerle ilgili bilgi almak ve diğer tüm sorularınız için bize ulaşın!
