Vertex AI for Machine Learning Practitioners

Ingenieure für maschinelles Lernen, Datenwissenschaftler

Erfahrung mit der Erstellung und Schulung benutzerdefinierter ML-Modelle. Vertraut mit Docker.

Kursziel

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