| 1 | Khái niệm MLOPs chính là việc kết hợp giữa Machine Learning và Operations trong quá trình phát triển và triển khai các dự án AI, giúp tối ưu hóa hiệu suất và quản lý mô hình Machine Learning một cách hiệu quả. Cùng khám phá các công nghệ tiên tiến như AutoML, Kubernetes và các công cụ quản lý dữ liệu để xây dựng hệ thống MLOps mạnh mẽ và linh hoạt.
|
|---|
| 2 | Chi tiết vị trí kỹ sư MLOps ML Ops Engineer (Kỹ sư ML Ops) Data Science (Khoa học dữ liệu) Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu) Business (Kinh doanh) App Design / Dev (Thiết kế / Phát triển Ứng dụng) DevOps IT Ops (Vận hành CNTT)
|
|---|
| 3 | |
|---|
| 4 | Pipeline MLOps mẫu Triển khai Pipeline này
|
|---|
| 5 | Development - Thu thập dữ liệu Thu thập dữ liệu thông qua: Crawl dữ liệu Sử dụng Dataset có sẵn
|
|---|
| 6 | Development - Xử lý dữ liệu Development - Làm việc với dữ liệu |
|---|
| 7 | Development - Pytorch nền tảng |
|---|
| 8 | Deployment - Model Optimization Lượng tử hóa mô hình Tối ưu hóa mô hình ONNX
|
|---|
| 9 | |
|---|
| 10 | |
|---|
| 11 | |
|---|