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标签： MLOps

  • 深入了解Coursera上的《AI基础设施与运营》课程，开启你的AI之旅

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/ai-infrastructure-operations-fundamentals

    随着人工智能（AI）在各行各业的快速发展，掌握AI基础设施与运营的核心知识变得尤为重要。Coursera上的《AI基础设施与运营》课程由NVIDIA提供，旨在为企业专业人士提供全面的AI技术和实践经验。在这门课程中，您将系统学习AI的基本概念、机器学习与深度学习的应用，以及生成式AI和大规模语言模型（LLMs）的最新动态。此外，课程还涵盖了GPU与CPU的区别、AI集群基础架构设计、能源效率以及云端部署的关键考虑因素。最后，课程强调了AI基础设施的管理、监控、调度和MLOps工具的应用，帮助学员实现AI项目的高效运营。不论您是AI初学者还是行业专家，这门课程都能为您提供宝贵的知识和实践经验，助您在AI变革中站稳脚跟。强烈推荐所有对AI基础设施感兴趣的专业人士报名学习，开启属于你的智能新时代！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/ai-infrastructure-operations-fundamentals

  • 深入学习：Coursera上的《Developing Machine Learning Solutions》课程评测与推荐

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/developing-machine-learning-solutions

    近年来，机器学习已成为推动科技创新的重要力量。为了帮助广大技术爱好者和专业人士掌握实用的机器学习技能，Coursera推出了《Developing Machine Learning Solutions》课程。本课程系统介绍了机器学习的整个生命周期，包括数据准备、模型开发、性能评估以及部署优化，尤其强调了在AWS云服务上的应用实践。课程内容丰富，涵盖了多源模型的获取途径和各种性能评价技术，为学员提供了全面的理论基础和实操经验。通过学习这门课程，你将了解如何高效地开发和部署机器学习解决方案，掌握MLOps的核心理念，从而提升项目的效率和稳定性。不论你是数据科学新手还是行业内的专家，都值得一试。强烈推荐给希望在机器学习领域深耕的学习者！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/developing-machine-learning-solutions

  • 深入学习：Coursera上的《云端机器学习工程与MLOps》课程推荐

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/cloud-machine-learning-engineering-mlops-duke

    在当今科技快速发展的时代，云计算和机器学习正逐渐成为推动行业创新的重要力量。近日，我发现了一门非常实用的课程——《云端机器学习工程与MLOps》（Cloud Machine Learning Engineering and MLOps），由Coursera平台提供，专为希望提升云端机器学习技能的学习者量身打造。这门课程是“构建云计算大规模解决方案”专业化课程的第四部分，内容丰富，实践性强，非常值得一试。

    课程首先帮助学员巩固前几门课程中所学的云计算和数据工程基础，随后深入讲解如何将机器学习工程应用到实际项目中。课程内容涵盖了开发机器学习应用的最佳实践、自动化机器学习（AutoML）技术，以及最新的MLOps策略。本课程特别强调实操环节，教授如何使用Google AutoML、Azure Machine Learning Studio、Ludwig等工具实现低代码甚至无代码的机器学习解决方案。

    一方面，课程通过“使用AutoML”部分，让学员掌握利用AutoML技术快速构建高效模型的方法，极大地降低了机器学习的门槛。另一方面，课程还介绍了边缘计算（Edge Machine Learning）和AI API的应用，帮助学习者理解如何在实际场景中部署和优化模型。此外，课程还涉及自然语言处理和计算机视觉等热门应用领域，为未来的职业发展提供了广阔的空间。

    总体而言，这门课程内容丰富、实用性强，适合有一定基础的工程师、数据科学家或对云端机器学习感兴趣的开发者。课程不仅提供了理论知识，更强调实战操作，帮助学员在实际工作中快速应用所学技能。强烈推荐对机器学习工程和MLOps有兴趣的朋友们报名学习，开启你的云端AI之旅！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/cloud-machine-learning-engineering-mlops-duke

  • 全面解析Coursera的《DevOps, DataOps, MLOps》课程：助你迈向AI与MLOps的未来

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/devops-dataops-mlops-duke

    随着人工智能技术的迅猛发展，掌握MLOps（机器学习运维）已成为数据科学家、软件工程师和开发者的重要技能。近期我参加了Coursera上的《DevOps, DataOps, MLOps》课程，收获颇丰，特此分享这段学习体验与推荐理由。

    这门课程由浅入深，涵盖了从基础的MLOps概念到实际操作的全流程，适合有一定基础的技术人员提升技能或希望进入AI领域的新人。课程内容丰富，结构合理，包括以下几个亮点：

    1. **全面的理论与实践结合**：课程第一周介绍了MLOps的基础概念，帮助理解其在实际项目中的应用。随后，通过构建微服务、模拟数据等实际操作，巩固所学知识。
    2. **跨界的技术应用**：涵盖DevOps、DataOps与MLOps的整合，帮助学员理解不同技术的联系与区别，提高整体运维能力。
    3. **利用前沿工具**：课程引入GitHub Copilot、OpenAI的预训练模型，以及云平台（AWS、GCP、Azure）的实际应用，紧跟行业趋势。
    4. **Rust语言的实战技巧**：特别令人兴奋的是，课程还教授如何从Python过渡到Rust，为MLOps提供更高效和安全的解决方案，特别是在GPU加速和云环境中的应用。

    课程结束后，我能够独立搭建端到端的MLOps解决方案，熟练使用Web框架和各种工具应对实际项目需求。这对于我的工作和项目开发都具有很大的提升。

    如果你也对AI、数据科学和软件开发充满热情，想要掌握现代化的运维与开发技能，我强烈推荐这门课程。无论你是数据科学家、软件工程师还是AI爱好者，都能从中获得实用的能力和宝贵的经验。赶快加入课程，一起迈向AI与MLOps的未来吧！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/devops-dataops-mlops-duke

  • 深入学习Coursera的Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started课程

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/mlops-fundamentals

    如果你对机器学习的实际应用和部署感兴趣，那么Coursera上的《Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started》是一门不容错过的课程。这门课程由Google Cloud提供，专注于帮助学员掌握MLOps的核心工具和最佳实践，特别是在Google Cloud平台上的应用。课程内容丰富，从MLOps的基础概念入手，介绍了如何在生产环境中部署、测试、监控和自动化机器学习模型。特别值得一提的是，课程详细讲解了Vertex AI平台的功能，帮助学员理解如何利用该平台实现高效的模型管理和运营。通过实际操作和案例分析，学员可以获得宝贵的实践经验，为未来在AI和ML行业的发展打下坚实基础。不论你是数据科学家还是机器学习工程师，这门课程都能提升你的技能水平，助你在实际工作中游刃有余。强烈推荐给希望深化MLOps知识、优化模型部署流程的技术人员！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/mlops-fundamentals

  • 全面解析Coursera的《Python Essentials for MLOps》课程：机器学习运维的Python基础入门

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/python-mlops-duke

    在快速发展的人工智能和机器学习领域，掌握Python技能已成为不可或缺的基础。《Python Essentials for MLOps》是一门针对机器学习运维（MLOps）专业人士设计的课程，内容涵盖了从Python基础到数据处理、测试技巧，再到API开发的完整技能体系。课程通过丰富的实操练习，让学员在实践中掌握核心技能，为未来的MLOps工作打下坚实的基础。

    课程内容亮点在于：

    – 介绍Python的核心概念，包括变量、数据结构、函数和类，帮助学员建立扎实的编程基础。
    – 掌握Python的测试方法，学会使用Pytest进行调试和验证，确保代码质量。
    – 深入学习Pandas和NumPy，提升数据处理和分析能力，这是数据科学和机器学习的重要基础。
    – 介绍如何用Python创建API和命令行工具，实现模型的部署与调用，为MLOps实践提供技术支持。

    这门课程适合希望进入机器学习运维领域、提升数据处理和API开发能力的学习者。课程设计合理，理论结合实践，让你在学习过程中快速应用所学知识，解决实际问题。

    如果你正在寻找一门系统全面、实用性强的Python课程，推荐你报名《Python Essentials for MLOps》。它将成为你迈向MLOps的坚实第一步！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/python-mlops-duke

  • 深入学习MLOps平台：Amazon SageMaker与Azure ML课程评测与推荐

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/mlops-aws-azure-duke

    随着人工智能的快速发展，机器学习的实际应用也变得日益复杂和多样化。为了在生产环境中高效部署机器学习模型，掌握MLOps（机器学习运维）平台成为数据科学家和工程师的必备技能。本次我向大家推荐一门来自Coursera的优质课程——《MLOps平台：Amazon SageMaker与Azure ML》。

    这门课程全面覆盖了在AWS和Azure两个领先云平台上构建、训练和部署机器学习解决方案的核心技能。课程内容丰富，结构合理，特别适合希望获得AWS或Azure机器学习认证的学员，也非常适合希望提升自己在企业级机器学习部署方面能力的从业者。

    课程分为五个主要模块：
    1. 使用AWS技术进行数据工程：学习如何搭建数据管道，利用AWS Step Functions和Lambda实现数据处理流程。
    2. 利用AWS技术进行探索性数据分析：通过数据科学笔记本进行数据分析，为模型开发打基础。
    3. 使用AWS技术进行建模：构建线性回归模型，掌握在命令行环境下的模型训练流程。
    4. 利用AWS技术实现MLOps：学习模型的上线和运营，包括fine-tuning Hugging Face模型，确保模型在生产环境中的稳定性和性能。
    5. 机器学习认证指南：介绍主要云平台的机器学习相关认证，帮助学员规划职业发展路径。

    课程内容实用，操作性强，适合希望掌握云端机器学习全流程的学员。在学习过程中，你会通过实际项目巩固技能，并获得应对企业实际需求的能力。无论你是数据科学新手还是有一定经验的专业人士，这门课程都能为你的职业发展提供极大的帮助。

    强烈推荐给希望系统学习MLOps技能的你，赶快加入课程，开启你的云端机器学习之旅吧！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/mlops-aws-azure-duke

  • 深入学习：Coursera上的MLOps工具课程—MLflow与Hugging Face全攻略

    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

  • 深入学习：Coursera《在生产环境中部署机器学习模型》课程推荐

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/deploying-machine-learning-models-in-production

    随着人工智能技术的快速发展，机器学习模型的部署与应用变得尤为重要。Coursera的《在生产环境中部署机器学习模型》课程，专为希望将机器学习模型落地并在实际环境中稳定运行的开发者和数据科学家设计。课程涵盖了模型服务的基础知识、基础架构搭建、流程自动化以及持续监控，帮助学员掌握从模型上线到持续维护的完整流程。

    课程内容丰富，逐步引导学员了解如何构建高效、可扩展的硬件基础设施，以支持实时和批量推理需求。特别值得一提的是，课程强调现代MLOps实践，教你如何自动化工作流程、实现模型版本管理和监控，从而确保生产系统的稳定性与可靠性。无论你是刚入门的新人，还是希望提升部署能力的从业者，这门课程都是极佳的学习资源。

    强烈推荐给所有希望将机器学习模型成功应用于实际场景的技术爱好者。通过学习，你将掌握模型上线、管理、监控的全流程技能，为未来的AI项目打下坚实基础。

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/deploying-machine-learning-models-in-production

  • 全面评测：Coursera的《大规模云计算解决方案构建》课程推荐

    课程链接: https://www.coursera.org/specializations/building-cloud-computing-solutions-at-scale

    随着云计算在各行各业的不断深入，掌握云技术已成为IT专业人士提升竞争力的关键。最近我参加了由杜克大学开设的《Building Cloud Computing Solutions at Scale》专项课程，整体体验非常出色，值得推荐给希望深入云计算领域的学习者。

    这门课程共涵盖了云计算的基础和高级应用，分为四个部分：云计算基础、云虚拟化与容器、云数据工程以及云机器学习工程与MLOps。每个部分都由顶级教授授课，内容丰富且实用。从基础的云虚拟化技术，到大数据处理，再到机器学习在云端的应用，课程内容全面，紧跟行业最新发展。

    课程采用案例驱动的教学方式，配合丰富的实操练习，让学习者能够将所学知识快速应用到实际工作中。此外，课程配套提供大量资源链接和学习社区，非常适合自学和职业提升。完成后，您将掌握构建和管理大规模云计算解决方案的核心技能。

    总结而言，这是一门系统、实用且具有前瞻性的云计算课程，无论你是云技术新手还是想深化专业技能的从业者，都值得一试。点击以下链接了解详情并报名学习吧！

    课程链接：[点此进入课程](https://coursera.pxf.io/c/3416256/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fcloud-computing-foundations-duke)

    提升你的云计算能力，从这门课程开始！

    课程链接: https://www.coursera.org/specializations/building-cloud-computing-solutions-at-scale