课程链接: https://www.coursera.org/learn/mlops-mlflow-huggingface-duke
近年来，机器学习的规模和复杂度不断提高，MLOps(机器学习运维)成为行业中的热门话题。为了帮助AI开发者和数据科学家提升实践能力，我强烈推荐Coursera上的《MLOps Tools: MLflow and Hugging Face》课程。这门课程系统地介绍了两大开源平台：MLflow和Hugging Face，涵盖了基础操作、模型管理、部署以及优化等多个方面。
课程首先带领学习者了解MLflow的核心功能，包括模型注册、追踪实验、项目管理等，帮助你掌握从模型开发到部署的完整流程。通过丰富的示例，你可以学会如何利用MLflow的追踪系统跟踪模型实验，并管理模型生命周期。
接下来，课程深入介绍Hugging Face平台。你将学习如何利用其丰富的模型和数据集仓库，理解API的使用方法，并掌握模型的存储、调用和分享技巧。课程还涵盖了模型容器化、API服务化等实用技能，让你可以用FastAPI快速搭建模型API接口。
特别值得一提的是，课程还讲解了利用Azure和Docker Hub进行模型容器的存储和部署，实现模型的快速上线和持续集成。同时，课程还包括了模型微调和在Hugging Face空间的部署实战，增强实用性和商业应用能力。
无论你是刚入门的AI新人，还是希望提升MLOps技能的从业者，这门课程都值得一试。它不仅提供了理论知识，更有大量实操案例，帮助你快速掌握实战技能。学习完后，你将能高效管理模型生命周期，提升模型部署的速度与稳定性，助力你的AI项目走向成功！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/mlops-mlflow-huggingface-duke