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100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
中级

完成时间大约为16 小时
英语(English)

您将学到的内容有

  • Identify and use core technologies required to support effective MLOps.

  • Configure and provision Google Cloud architectures for reliable and effective MLOps environments.

  • Adopt the best CI/CD practices in the context of ML systems.

  • Implement reliable and repeatable training and inference workflows.

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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

内容评分Thumbs Up93%(2,969 个评分)Info
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完成时间为 13 分钟

Welcome to MLOps Fundamentals

完成时间为 13 分钟
1 个视频 (总计 1 分钟), 2 个阅读材料
完成时间为 25 分钟

Why and When do we need MLOps

完成时间为 25 分钟
3 个视频 (总计 15 分钟)
完成时间为 7 小时

Understanding the Main Kubernetes Components (Optional)

完成时间为 7 小时
25 个视频 (总计 93 分钟)
2

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完成时间为 2 小时

Introduction to AI Platform Pipelines

完成时间为 2 小时
7 个视频 (总计 46 分钟)
完成时间为 3 小时

Training, Tuning and Serving on AI Platform

完成时间为 3 小时
8 个视频 (总计 82 分钟)
3

3

完成时间为 2 小时

Kubeflow Pipelines on AI Platform

完成时间为 2 小时
8 个视频 (总计 71 分钟)
完成时间为 1 小时

CI/CD for Kubeflow Pipelines on AI Platform

完成时间为 1 小时
5 个视频 (总计 13 分钟)
完成时间为 2 分钟

Summary

完成时间为 2 分钟
1 个视频 (总计 2 分钟)

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