MLOps: Implantação e Operação de Modelos de Machine Learning
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Saiba mais
1. Introdução
O que é MLOps
A problemática no Ciclo de Vida de Modelos de Machine Learning
DevOps
MLOps
Material para Download
2. Apresentando MLFlow
MLFlow
Pré-requisitos
3. Instalando Anaconda (Opcional)
Apresentação
Instalação
4. Criando e Registrando Modelos
Criando um Primeiro Modelo com Naive Bayes
Registrando Modelos com MLFlow Parte I
Registrando Modelos com MLFlow Parte II
Registrando modelos com Diferentes Hiper parâmetros
MLFlow com Keras
MLFlow com Keras Parte II
Combinando Dezenas de Hiper parâmetros
Registrando Tags
5. Servindo Modelos on premise / local
Servindo Modelos
Inicializando o Serviço
Consumindo um Serviço Preditivo com Python
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MLOps: Implantação e Operação de Modelos de Machine Learning
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1. Introdução
O que é MLOps
A problemática no Ciclo de Vida de Modelos de Machine Learning
DevOps
MLOps
Material para Download
2. Apresentando MLFlow
MLFlow
Pré-requisitos
3. Instalando Anaconda (Opcional)
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4. Criando e Registrando Modelos
Criando um Primeiro Modelo com Naive Bayes
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