Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial para la industria del software

Fundación Sadosky

Edición 2023

Curso MLOps

MLOps es una extensión de la metodología DevOps que pretende incorporar activos de aprendizaje automático y ciencia de datos como ciudadanos de primera clase en la ecología DevOps.

Contenido del curso

- Clase 0 Introduccion:

• Problematica de los Jupyter Notebooks para el MLops.

• Descripción del set de datos que utilizaremos.

• ¿Qué es el MLOps?

• Preparación del environment.

Servicios explorados:

    * GitHub

    * Anaconda

- Clase 1 Análisis de datos:

• Analizaremos la base de datos que utilizaremos a lo largo del curso. Exploratory Data Analysis (EDA)

• Prerpocesamiento de datos.

• Entrenamiento de un modelo predictivo.

• Exportar modelos predictivos.

- Clase 2 Experiment tracking and model management:

• Experiment tracking intro

• MLflow

• Experiment tracking con MLflow y MLflow UI

• Model management

• Model registry

Servicios explorados:

* MLflow

- Clase 3 Orchestration:

• Introduction to Workflow Orchestration

• Introduction to Prefect

• Prefect Workflow

Servicios explorados:

* Prefect

- Clase 4 Deployment:

• Formas de hacer un deploy de modelo

• Deploying un modelo como un servicio web

Servicios explorados:

* Flask

* Docker

- Clase 5 Web Deployment:

• Deploying un modelo como un servicio web en Hugging Face

Servicios explorados:

* Hugging Face

* Gradio