Implantar MLOps en la empresa

Con la demanda de escalabilidad, acceso en tiempo real y otras capacidades, las empresas deben plantearse la creación de canalizaciones operativas de aprendizaje automático. Esta guía práctica ayuda a tu empresa a dar vida a la ciencia de datos para diferentes escenarios de MLOps del mundo real. Los científicos de datos sénior, los ingenieros de MLOps y los ingenieros de aprendizaje automático aprenderán a afrontar los retos que impiden a muchas empresas pasar los modelos de ML a producción.

Los autores, Yaron Haviv y Noah Gift, adoptan un enfoque que da prioridad a la producción. En lugar de empezar con el modelo ML, aprenderás a diseñar una canalización operativa continua, asegurándote de que varios componentes y prácticas pueden mapearse en ella. Automatizando tantos componentes como sea posible, y haciendo que el proceso sea rápido y repetible, tu canalización puede escalar para adaptarse a las necesidades de tu organización.

Aprenderás a proporcionar un valor empresarial rápido al tiempo que respondes a los requisitos dinámicos de MLOps. Este libro te ayudará:

• Aprender el proceso MLOps, incluido su valor tecnológico y empresarial
• Construir y estructurar canalizaciones MLOps eficaces
• Amplía eficazmente los MLOps en tu organización
• Explora casos comunes de uso de MLOps
• Construye canalizaciones de MLOps para despliegues híbridos, predicciones en tiempo real e IA compuesta
• Construir aplicaciones de producción con MLOps e IA Generativa, reduciendo los riesgos, aumentando la eficiencia y afinando los modelos
• Aprende a prepararte y adaptarte al futuro de los MLOps
• Utiliza eficazmente modelos preentrenados como HuggingFace y OpenAI para complementar tu estrategia de MLOps