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Machine Learning Model Deployment - Portuguese BR

Este curso foi projetado para apresentar três estratégias principais de implantação de machine learning e ilustrar a implementação de cada estratégia em Databricks. Após uma exploração dos fundamentos da implantação de modelos, o curso se aprofunda na inferência em lotes, oferecendo demonstrações práticas e laboratórios para utilizar um modelo em cenários de inferência em lotes, juntamente com considerações para otimização de desempenho. A segunda parte do curso cobre de forma abrangente a implantação de pipeline, enquanto o segmento final se concentra na implantação em tempo real. Os participantes participarão de demonstrações práticas e laboratórios, implantando modelos com Model Serving e utilizando o serving endpoint para inferência em tempo real.


Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

Skill Level
Associate
Duration
4h
Prerequisites

Depois de consumir este conteúdo, deverá ser capaz de:

- Conhecimento de modelos fundamentais de machine learning

- Conhecimento do ciclo de vida do modelo e componentes MLflow

- Familiaridade com Databricks Workspace e Notebooks

- Conhecimento de nível intermediário de Python

Outline

Fundamentos de Implantação do Modelo=

Estratégias de implantação de modelo

Implantação de modelo com MLflow

 

Implantação em Lote 

Introdução à Implantação em Lote
Demonstração: Implantação em Lote

Laboratório: Implantação em Lote

 

Implantação de pipeline 

Introdução à implantação de pipeline

Demonstração: Implantação de pipeline

 

Documento de Design de Implantação do Modelo de Machine Learning

Introdução à implantação em tempo real

Databricks Model Serving

Demonstração: Implantação em tempo real com serviço de modelo
Demonstração: Implantação de modelo personalizado com Model Serving

Laboratório: Implantação em tempo real com Model Serving

Upcoming Public Classes

Date
Time
Language
Price
Mar 24
09 AM - 01 PM (America/Sao_Paulo)
Portuguese - BR
$750.00

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Data Engineer

Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Portuguese BR

Este curso oferece uma revisão abrangente dos princípios de DevOps e sua aplicação em projetos Databricks. Ele começa com uma visão geral dos principais conceitos de DevOps, DataOps, continuous integration (CI), continuous deployment (CD) e testes, e explora como esses princípios podem ser aplicados a pipelines de engenharia de dados.

Em seguida, o curso se concentra na continuous deployment dentro do processo de CI/CD, examinando ferramentas como a Databricks REST API, o SDK e a CLI para a implantação de projetos. Você aprenderá sobre os Databricks Asset Bundles (DABs) e como eles se encaixam no processo de CI/CD. Você se aprofundará em seus principais componentes, estrutura de pastas e como eles otimizam a implantação em vários ambientes de destino na Databricks. Você também aprenderá como adicionar variáveis, modificar, validar, implantar e executar Databricks Asset Bundles para vários ambientes com diferentes configurações usando a Databricks CLI.

Por fim, o curso apresenta o Visual Studio Code como um Interactive Development Environment (IDE) para criar, testar e implantar Databricks Asset Bundles localmente, otimizando seu processo de desenvolvimento. O curso conclui com uma introdução à automação de pipelines de implantação usando o GitHub Actions para aprimorar o fluxo de trabalho de CI/CD com Databricks Asset Bundles.

Ao final deste curso, você estará apto a automatizar implantações de projetos Databricks com Databricks Asset Bundles, melhorando a eficiência por meio de práticas de DevOps.

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

Paid
4h
Lab
instructor-led
Professional

Questions?

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