课程链接: https://www.coursera.org/learn/mlops-mlflow-huggingface-duke
随着人工智能技术的不断发展，MLOps（机器学习运维）成为实现模型持续集成与部署的关键环节。近日，我发现了一门非常实用的Coursera课程——《MLOps Tools: MLflow and Hugging Face》，它为学习者提供了全面掌握两大主流开源平台的绝佳机会。课程内容丰富，涵盖了从基础操作到实际部署的全流程，非常适合希望提升MLOps实战能力的AI工程师和数据科学家。课程首先介绍了MLflow平台的基本概念，包括项目管理、模型注册与跟踪等核心功能。通过实际操作，学习者可以掌握如何利用MLflow实现模型的可追溯性和复现性。接着，课程深入讲解了Hugging Face平台的使用，介绍了模型和数据集的存储、管理与调用，为模型的快速迭代提供了便利。更令人兴奋的是，课程还教授了如何将Hugging Face模型容器化，并结合FastAPI框架实现模型的API接口，支撑模型在线服务。最后，课程还包括了模型的微调与部署实践，利用Azure云平台实现模型的云端托管，增强实战能力。整体而言，这门课程内容全面、实用性强，非常适合希望掌握MLOps技能的学习者。无论你是刚入门的AI从业者，还是希望提升模型运维能力的开发者，都值得一试！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/mlops-mlflow-huggingface-duke