전 세계 기업이 AI 솔루션을 구현함에 따라 전문적인 MLOps 전문가에 대한 수요가 급증했습니다. 이러한 수요를 충족하기 위해 접근이 쉬운 온라인 MLOps 과정을 제공하는 온라인 가이드가 많이 등장했습니다. 2025년에는 MLOP 기술에 대한 수요도 높아질 것이므로, 이러한 기술에 대한 지식이 있다면 기업 부문에서 취업할 수 있습니다. 최근 몇 년 동안 머신 러닝이 주요 분야로 떠올랐는데, 이는 이 분야에 종사하고 있다면 이 기술 세트에 투자해야 할 수도 있다는 것을 의미합니다.
왜 MLOps를 배워야 하나요?
MLOps 온라인 코스의 세부 사항을 살펴보기 전에 MLOps 기능의 가치를 인식하는 것이 중요합니다.
개발과 배포 간의 격차 해소: MLOps는 ML 모델을 개발에서 프로덕션으로 쉽게 전환하여 확장성 문제와 비효율적인 워크플로우 등 일반적인 함정을 방지합니다.
모델 성능 개선: MLOps 방식은 유행을 추적하고 재교육함으로써 배포된 모델이 향후 수년간에도 정확하고 성능이 유지되도록 보장합니다.
산업 수요 충족: 모든 산업의 조직이 대규모로 AI를 도입하고 있어 상당한 수요가 발생하고 있습니다. MLOps 전문가 이러한 시스템을 적절하게 관리할 수 있는 사람이 누구인가?
수익성 있는 경력 기회: MLOps 전문가는 전문 기술로 인해 높은 급여를 받는 경우가 많기 때문에 인공 지능과 머신 러닝에 관심이 있는 사람에게는 가치 있는 경력 경로입니다.
MLOps 온라인 코스에서 다루는 주요 주제
온라인 MLOps 과정에서는 다음 주제를 다루는지 확인하세요.
데이터 및 모델 버전 제어: Git, DVC, MLflow와 같은 도구를 사용하여 데이터 세트, 모델 및 실험 결과를 관리합니다.
ML을 위한 CI/CD 파이프라인: 통합을 끊임없이 구현 ML 워크플로에 맞춰진 배포 파이프라인.
모델 배포: 클라우드 시스템, 측면 가젯, 로컬 프레임워크를 포함한 다양한 환경에서 모델을 구성하는 기술입니다.
모니터링 및 재교육: 전반적인 릴리스 성능을 조정하고 재교육 워크플로를 자동화하기 위한 전략.
코드로서의 인프라(IaC): Terraform 및 Kubernetes와 같은 도구를 사용하여 인프라를 제어합니다.
클라우드 플랫폼: AWS, Azure 또는 Google Cloud AI/ML 도구를 사용한 실무 경험.
올바른 MLOps 코스 선택을 위한 팁
자신의 기술 수준을 평가하세요. 아마추어라면 기본적인 출판물을 선택하세요. 숙련된 전문가는 고급 또는 특수 응용 프로그램을 사용할 수 있습니다.
플랫폼 익숙함: AWS, Azure 또는 GCP를 포함하여 직장에서 사용할 가능성이 높은 프레임워크와 일치하는 과정을 선택하세요.
실제 프로젝트: 실제 작업은 다음과 같습니다. MLOps 학습에 필수. 실제 프로그래밍을 제공하는 온라인 MLOps 과정을 찾아보세요.
예산 및 시간: 예산과 시간을 고려하세요. 무료로 제공되는 짧은 출판물은 좋은 시작점이 될 수 있으며, 부트캠프는 심도 있는 학습에 이상적입니다.
커뮤니티 및 지원: 에너지 그룹이나 멘토링 옵션이 포함된 과정은 리소스와 네트워킹 기회에 대한 추가 학습을 제공할 수 있습니다.
3개의 온라인 MLOps 코스
1. 머신러닝 모델의 구현
이는 MLPS에 대해 알아야 할 모든 관련 주제에 대한 포괄적인 정보를 제공하는 최고의 온라인 MLOps 과정 중 하나입니다. 이 과정의 목표는 모델 관리 및 배포에 대한 전문가가 되는 것뿐만 아니라, 프로덕션 환경에서 모델을 설정하는 데 따르는 과제도 살펴보는 것입니다.
과정에는 다음이 포함됩니다.
- 10.5시간
- 작업
- 34개 기사
- 다운로드할 수 있는 36가지 리소스
- 법률학
2. MLOP 부트캠프 완료
이 과정을 통해 당신은 그것을 배울 것입니다 MLOP 파이프라인을 구축하는 방법 CI/CD 통합 덕분에 확장 가능합니다. 또한 모델 버전 관리를 위해 MLFlow와 DVC를 구현하는 방법 등을 알아봅니다. AWS SageMaker와 Huggingface를 사용하여 종단 간 머신 러닝 모델을 배포하는 방법을 알아보세요.
과정에는 다음이 포함됩니다:
- 51시간
- 다운로드할 수 있는 39가지 리소스
- 법률학
3. Azure Machine Learning 및 MLOP: 초보자부터 고급자까지
이 포괄적인 과정을 통해 프로덕션에서 모델을 개발하고 실행하고, Azure에서 종단 간 머신 러닝을 배우고, MLOP CI/CD 파이프라인을 실행하는 방법 등을 알아볼 수 있습니다. MLOP를 위해 Microsoft Azure를 사용하는 방법을 숙달하고 싶다면 이 과정이 훌륭한 선택입니다. Azure 사용자에게는 이것이 최고의 온라인 MLOps 과정입니다.
과정에는 다음이 포함됩니다:
- 지속시간 19.5시간
- 법률학
MLOP에서 더 나아지는 방법
- 마스터 키 MLOps 도구
- 버전 제어: Git, GitHub 또는 GitLab.
- 실험 추적: MLflow, 가중치 및 편향 또는 DVC.
- 모델 공유: TensorFlow, TorchServe, FastAPI 또는 Flask를 공유하세요.
- 컨테이너화: ML 앱을 패키징하기 위한 Docker.
- 오케스트레이션: ML 애플리케이션 배포 및 확장을 위한 Kubernetes
- 모니터링 도구: Prometheus, Grafana 또는 맞춤형 모니터링 시스템.
- 파이프라인 도구: Apache Airflow, Kubeflow 또는 Prefect.
- ML을 위한 CI/CD: ML 워크플로에 맞춰진 Jenkins, GitHub Actions 또는 CircleCI.
- 프로그래밍의 탄탄한 기초를 쌓으세요
- Python: 머신 러닝과 MLOps에 필수적입니다. NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch와 같은 라이브러리에 대해 알아보세요.
- 쉘 스크립트: 작업을 자동화합니다.
- 코드로서의 인프라: 소스 프로비저닝을 위한 Terraform이나 Ansible과 같은 도구.
- 실제적인 경험을 쌓다
- 종단 간 프로젝트 만들기: 시스템 개선 미션을 만들고 MLOps 파이프라인을 사용하여 이를 구현합니다. 사진 카테고리나 감정 분석 등 작은 프로젝트부터 시작하세요.
- CI/CD 파이프라인 구성: 검증, 릴리스 확인, 배포 단계를 자동화된 파이프라인에 통합합니다.
- 모델 배포: Docker, Kubernetes 또는 서버리스 기능을 사용하여 클라우드 플랫폼에 머신 러닝 모델을 배포하는 연습을 합니다.
- 모범 사례에 대해 알아보세요
- 모델 버전 관리: 프로덕션 사용을 위해 모드를 관리하고 버전을 관리하는 방법을 알아보세요.
- 데이터 파이프라인 관리: 통계 전처리, 변환 및 파이프라인 자동화를 이해합니다.
- 모델 모니터링: 프로덕션에서 전반적인 모델 성능과 사실 흐름을 모니터링합니다.
- 보안 및 규정 준수: ML 워크플로를 보호하고 레지스트리 지침을 준수하는 방법을 알아보세요.
- 최신 소식을 받아보세요
- 블로그와 연구 기사 읽기: MLOps 블로그, 뉴스레터, 컨퍼런스를 팔로우하여 동향과 하드웨어에 대한 최신 정보를 얻으세요.
- 커뮤니티에 참여하세요: LinkedIn, GitHub, Reddit, Discord 등의 플랫폼에서 MLOps 그룹에 연결하세요.
- 실제 시나리오에서 배우기
- 오픈 소스에 기여하세요: MLOps 관련 오픈 소스 프로젝트에 협업하세요.
- 사례 연구 살펴보기: 그룹이 MLOps를 워크플로에 어떻게 구현하는지 분석합니다.
- 이러한 단계를 결합하면 MLOps 기술이 점진적으로 강화되고 프로덕션에서 머신 러닝 프레임워크를 구현하고 처리하는 데 따른 까다로운 상황을 처리하는 데 더 잘 대비할 수 있습니다.
애플리케이션
MLOps 온라인 과정 수요가 많은 기술을 활용하고 인공지능 및 머신러닝 분야에서 경력을 발전시킬 수 있는 접근 가능한 방법을 제공합니다. 초보자를 위한 재미있는 소개부터 집중 훈련 캠프까지, 모든 사람을 위한 프로그램이 있습니다. 에 의해 올바른 코스를 선택하다시간을 내어 실무에 집중하고 비즈니스 개발 최신 정보를 얻으면 빠르게 진화하는 AI 환경에서 인기 있는 MLOps 전문가가 될 수 있습니다.
기술을 확장하려는 데이터 과학자이든 MLOps에 집중하려는 엔지니어이든 Udemy를 확인하고 온라인 MLOps 과정을 찾아보세요.
MLOps 온라인 코스에 대한 자세한 내용은 다음을 방문하세요. 슬린카.
한국어 
Polski 
Español 
Français 