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I nostri corsi includono un riassunto alla fine di ogni capitolo, dal quale puoi scaricare un PDF e stamparlo.

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Corso MLOps

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Corso MLOps

Per tutti i livelli

Corso MLOps

Porti i Suoi progetti di machine learning dai notebook sperimentali a sistemi di produzione affidabili. Questo corso MLOps Le fornisce la disciplina ingegneristica, la conoscenza degli strumenti e i modelli architetturali per distribuire, monitorare e scalare i modelli di ML con sicurezza. Smetta di rilasciare pipeline fragili e inizi a costruire sistemi che in realtà reggono nel mondo reale.

Dedika per aziende

Cosa imparerai:

Imparerà a progettare pipeline di dati riproducibili con versionamento completo e tracciamento della lineage, a strumentare gli esperimenti per un confronto sistematico e a costruire flussi di lavoro di addestramento automatizzati che funzionano in modo affidabile in produzione. Implementerà pipeline CI/CD adattate agli artefatti ML, applicherà strategie di distribuzione progressiva come i rilasci canary e le distribuzioni blue-green e configurerà sistemi di osservabilità che rilevano precocemente il degrado del modello. Il corso tratta inoltre Kubernetes per carichi di lavoro ML, le operazioni LLM, i controlli di sicurezza e come comunicare il valore delle MLOps agli stakeholder aziendali.

Come studi in modo pratico Corso MLOps

Come metti in pratica Corso MLOps

Per te che sei un'azienda e vuoi formare il tuo team

Su Dedika per aziende, il corso include esercizi ed esempi personalizzati sul tuo business e secondo le esigenze della tua azienda.

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Contenuto del corso

8 Capitoli • 40 LezioniDurata tra 4 e 360 ore (decidi tu)

Capitolo 1Vedi dettagli

Fondamenti di MLOps e DevOps

Lezione 1 • Cosa risolve MLOps
Definisce il divario tra ML sperimentale e sistemi di produzione. Pone le basi del capitolo inquadrando perché la disciplina operativa sia essenziale per la creazione di valore dal ML.
Lezione 2 • Principi fondamentali di MLOps
Introduce riproducibilità, automazione e monitoraggio come pilastri fondanti. Collega ciascun principio a risultati misurabili nell'affidabilità del modello.
Lezione 3 • Concetti DevOps applicati al ML
Traspone CI/CD, infrastructure-as-code e pratiche agile nei contesti ML. Consente agli studenti di riutilizzare la conoscenza degli strumenti DevOps nelle pipeline ML.
Lezione 4 • Ruoli e strutture del team
Definisce le responsabilità di ML engineer, data scientist e platform engineer. Chiarisce i confini di collaborazione che influenzano le decisioni di progettazione della pipeline.
Lezione 5 • Panoramica del ciclo di vita ML
Mappa il percorso end-to-end dall'ingestione dei dati al ritiro del modello. Fornisce la struttura portante di riferimento per l'intero corso.

Capitolo 2Vedi dettagli

Gestione e versionamento dei dati

Lezione 1 • Feature Store e riutilizzo
Spiega i feature store offline e online e il loro ruolo nella coerenza. Riduce lo scostamento tra addestramento e serving centralizzando il calcolo delle feature.
Lezione 2 • Lineage e governance dei dati
Tratta il tracciamento del lineage end-to-end e il controllo degli accessi per i dataset ML. Supporta i requisiti di verificabilità e conformità in ambienti regolamentati.
Lezione 3 • Validazione e qualità dei dati
Introduce tecniche di validazione statistiche e basate su schema applicate all'ingestione. Previene la propagazione silenziosa della corruzione dei dati nell'addestramento del modello.
Lezione 4 • Strategie di versionamento dei dataset
Insegna snapshot immutabili dei dataset, versionamento delta e tagging dei metadati. Consente la piena riproducibilità di qualsiasi esecuzione storica di addestramento.
Lezione 5 • Architettura della pipeline di dati
Tratta i pattern di ingestione batch e streaming e i relativi compromessi. Stabilisce il livello dati da cui dipendono tutte le fasi ML a valle.

Capitolo 3Vedi dettagli

Tracciamento degli esperimenti e riproducibilità

Lezione 1 • Gestione degli iperparametri
Insegna strategie di ricerca sistematica e gestione della configurazione per gli iperparametri. Collega la disciplina di tuning a una convergenza più rapida e a un confronto equo tra modelli.
Lezione 2 • Audit di riproducibilità
Definisce i livelli di riproducibilità e i metodi per verificare la ri-esecuzione degli esperimenti. Prepara gli studenti a diagnosticare e correggere il non determinismo nelle pipeline di addestramento.
Lezione 3 • Basi del Model Registry
Introduce registri di modello centralizzati per l'archiviazione e lo staging dei modelli addestrati. Fornisce il livello di gestione degli artefatti necessario per una distribuzione controllata.
Lezione 4 • Fondamenti di tracciamento degli esperimenti
Introduce la registrazione di parametri, metriche e artefatti durante le esecuzioni di addestramento. Stabilisce l'abitudine alla conservazione strutturata dei record, centrale per il ML riproducibile.
Lezione 5 • Versionamento del codice e dell'ambiente
Tratta i flussi di lavoro Git, il blocco delle dipendenze e gli ambienti basati su container. Garantisce che qualsiasi esperimento possa essere ri-eseguito in modo identico in una data successiva.

Capitolo 4Vedi dettagli

Costruzione di pipeline ML automatizzate

Lezione 1 • Principi di progettazione della pipeline
Tratta modularità, idempotenza e isolamento dei guasti nell'architettura della pipeline. Stabilisce regole di progettazione che rendono le pipeline manutenibili e debugabili.
Lezione 2 • Strumenti di orchestrazione del flusso di lavoro
Esamina i framework di orchestrazione basati su DAG e le loro capacità di schedulazione. Consente agli studenti di selezionare e configurare orchestratori per diversi carichi di lavoro ML.
Lezione 3 • Pattern di addestramento continuo
Tratta il riaddestramento schedulato, guidato da eventi e le configurazioni champion-challenger. Mantiene i modelli automaticamente aggiornati con distribuzioni dei dati in evoluzione.
Lezione 4 • Pipeline di addestramento automatizzate
Costruisce pipeline che automatizzano la preparazione dei dati, l'addestramento e la valutazione end-to-end. Riduce l'intervento manuale e consente l'addestramento continuo su nuovi dati.
Lezione 5 • Strategie di test della pipeline
Introduce test di unità, integrazione ed end-to-end per i componenti della pipeline ML. Garantisce la correttezza della pipeline prima che le modifiche raggiungano gli ambienti di produzione.

Capitolo 5Vedi dettagli

Distribuzione e serving del modello

Lezione 1 • API e contratti di serving del modello
Tratta la progettazione dello schema API, il versionamento e la compatibilità con le versioni precedenti per gli endpoint del modello. Previene che modifiche sostanziali interrompano i consumatori a valle.
Lezione 2 • Infrastruttura di serving e scalabilità
Introduce bilanciamento del carico, auto-scaling e allocazione delle risorse per l'inferenza. Garantisce che i sistemi di serving soddisfino gli SLA di latenza e throughput sotto carico variabile.
Lezione 3 • Containerizzazione per il serving del modello
Tratta il pacchettamento dei modelli in container con ambienti di runtime riproducibili. Consente una distribuzione del modello portabile e indipendente dall'ambiente su diverse infrastrutture.
Lezione 4 • Strategie di distribuzione progressiva
Insegna rilasci canary, distribuzioni blue-green e test in modalità shadow. Riduce il rischio di distribuzione convalidando i nuovi modelli in modo sicuro rispetto al traffico reale.
Lezione 5 • Panoramica dei pattern di distribuzione
Esamina i pattern di distribuzione batch, in tempo reale ed edge e i relativi compromessi. Definisce i criteri decisionali utilizzati nel resto del capitolo.

Capitolo 6Vedi dettagli

CI/CD per il Machine Learning

Lezione 1 • Cancelli di convalida automatizzati del modello
Definisce i cancelli di qualità che bloccano la promozione del modello quando i criteri di valutazione non sono soddisfatti. Impedisce automaticamente che modelli con prestazioni insufficienti raggiungano la produzione.
Lezione 2 • Architettura CI/CD per il ML
Mappa le fasi CI/CD agli artefatti specifici del ML, inclusi dati, codice e modelli. Fornisce il progetto architetturale per pipeline automatizzate di distribuzione del ML.
Lezione 3 • Test nella pipeline di distribuzione del ML
Integra la convalida dei dati, i test del modello e i test di serving nel flusso CI/CD. Garantisce che ogni fase della pipeline abbia una verifica di qualità automatizzata prima della promozione.
Lezione 4 • Automazione dell'infrastruttura per il ML
Applica l'infrastructure-as-code per fornire ambienti di addestramento e serving in modo coerente. Elimina la deriva ambientale tra sviluppo, staging e produzione.
Lezione 5 • Flusso di lavoro di promozione multi-ambiente
Progetta flussi di lavoro di promozione per staging, pre-produzione e produzione per i modelli ML. Bilancia la velocità di distribuzione con i controlli del rischio attraverso i confini ambientali.

Capitolo 7Vedi dettagli

Monitoraggio e osservabilità in produzione

Lezione 1 • Invio di avvisi e risposta agli incidenti
Progetta regole di avviso, percorsi di escalation e runbook per gli incidenti di produzione ML. Riduce il tempo medio di risoluzione attraverso procedure di risposta strutturate.
Lezione 2 • Pilastri dell'osservabilità per il ML
Introduce log, metriche e tracce come i tre pilastri dell'osservabilità applicati al ML. Stabilisce le basi di strumentazione per tutte le strategie di monitoraggio.
Lezione 3 • Rilevamento della deriva dei dati
Tratta i test statistici e le metriche di distanza per rilevare i cambiamenti nella distribuzione degli input. Consente un allarme precoce prima che le prestazioni del modello degradino in produzione.
Lezione 4 • Monitoraggio delle prestazioni del modello
Tiene traccia delle metriche di qualità della predizione nel tempo utilizzando segnali di ground truth e proxy. Collega le tendenze delle prestazioni alle decisioni di riaddestramento e rollback.
Lezione 5 • Monitoraggio dell'infrastruttura e della latenza
Monitora l'utilizzo di CPU, memoria, GPU e la latenza di inferenza a livello di sistema. Separa i problemi di qualità del modello dai fallimenti di serving causati dall'infrastruttura.

Capitolo 8Vedi dettagli

MLOps su larga scala e governance

Lezione 1 • Gestione dei costi per l'infrastruttura ML
Analizza i costi di calcolo, archiviazione e serving e applica strategie di ottimizzazione. Previene la spesa incontrollata per l'infrastruttura man mano che i carichi di lavoro ML scalano tra i team.
Lezione 2 • Governance e verificabilità del modello
Tratta le schede modello, i flussi di lavoro di approvazione e le tracce di audit per i modelli in produzione. Consente la responsabilità e la tracciabilità richieste in domini regolamentati o ad alto rischio.
Lezione 3 • Platform Engineering per i team ML
Progetta piattaforme ML interne che astraggono la complessità dell'infrastruttura dai professionisti. Accelera la produttività del team attraverso strumenti self-service e golden path.
Lezione 4 • Modelli di maturità MLOps
Introduce i framework di maturità, dai processi manuali alle piattaforme ML completamente automatizzate. Aiuta le organizzazioni a valutare lo stato attuale e a stabilire le priorità degli investimenti di miglioramento.
Lezione 5 • IA responsabile nei flussi di lavoro MLOps
Integra verifiche di equità, spiegabilità e audit dei bias nelle pipeline ML automatizzate. Operazionalizza i principi dell'IA responsabile come cancelli della pipeline applicabili.

Certificazione

Il tuo certificato valido di completamento

Questo corso è per te:

Data scientist: pronto ad assumersi la responsabilità oltre l'addestramento e la valutazione dei modelli.
Ingegnere del software: transizione verso ruoli relativi all’infrastruttura ML e alle pipeline di produzione.
Ingegnere ML: desidera formalizzare e approfondire le lacune operative nella conoscenza.
Ingegnere dell'analisi: ampliamento del campo di applicazione verso la distribuzione e la governance automatizzate dei modelli.
Professionista in transizione di carriera: proviene dal settore DevOps e si sta orientando verso le operazioni di machine learning.
Ricercatore scientifico: prepararsi a trasferire il lavoro dai notebook ai sistemi in produzione.

Cosa dicono i nostri studenti

Le sue lezioni sono perfette. Ho acquistato il pacchetto annuale e finalmente ho l'opportunità di seguire diversi argomenti di mio interesse senza dover cambiare piattaforma... vi ringrazio per tutto quello che fate, vi ho già raccomandati ad altre persone...