Деплой модели на FastAPI в Yandex Cloud. Научитесь деплоить ML‑модель в облаке, используя FastAPI
Введение в MLOps. Попрактикуетесь в решении кейсов на оценку зрелости проекта и выбор MLOps‑архитектуры
Dev‑практики для ML‑модели. Настроите локальное окружение с необходимыми инструментами для разработки на Python
Настройка окружения и знакомство с Yandex Cloud. Настроите облачное окружение с необходимыми инструментами в Yandex Cloud
Отслеживание экспериментов, управление ML‑моделями и их хранение. Настроите жизненный цикл ML‑модели в MLflow или ClearML на выбор в 3 сценариях
Качество и версионирование данных. Создадите модели для сырых источников и датасета с фичами на Pydantic. Выполните проверки в пайплайне ClearML, используя Great Expectations. Создадите версии датасета в ClearML
Оркестрация и ML‑пайплайны. Построите 3 продакшн‑пайплайна при помощи ClearML или Mage
Развёртывание ML-моделей. Задеплоите модель как REST‑API‑сервис, используя ClearML, или сделаете интерактивное приложение, используя ClearML Streamlit Launcher
Мониторинг и обратная связь. Добавите метрики качества модели в существующий дашборд и создадите аналогичный дашборд в Superset с источниками метрик в ClickHouse
CI/CD‑практики. Допишете пайплайн CI/CD для тестирования кода и обновления инфраструктуры в Yandex Cloud, используя Terraform
Итоговый проект. Реализуете полный MLOps-цикл для одного из 2 кейсов на выбор. Используете все пройденные методы и инструменты MLOps: обработку и качеcтво данных, версии модели в MLflow/ClearML, пайплайны обучения и переобучения, деплой модели в соответствующем сценарии, мониторинг метрик качества и CI/CD‑процесс, который связывает все этапы в единую систему.
Хорошо.
Понравилась структура курса, отзывчивость кураторов и наставников, всегда шли навстречу. Ревью от наставников всегда было в тему, где критично - переделывали, где некритично - оставляли на выполнение в качестве факультатива. Впечатления хорошие!
удобство подачи информации
нет
То что нужно для начала
В отличии от курсов с видео уроками, в яндекс практикуме отлично организована система обучения. А именно, очень грамотно сочетаются теоретический материал с практическими работами. Чётко всегда знал, где какой материал находиться и что нужно повторить для выполнения практической задачи. Кураторы всегда отвечди быстро и всячески помогали с прохождением курса. Однозначно рекомендую!
готовая инфраструктура
некомпетентная техническая поддержка поддержка, крайне не организованный подход, низкий уровень получаемых знаний
Не рекомендую
В целом можно учиться при условии что вам полностью оплатили курс. Будет готовая инфраструктура на которой вы будете работать. На этом плюсы заканчиваются. Я учился на курсе "Интенсивный", это значит что очень сжатые сроки, много практических задач. По итогу имеем что вебинаров для нас не было, давали ссылки на другие вебинары от других групп, которые не "мапились" с теорией которую мы проходили, часть вебинаров просто отсутствовала. Крайне не организованный подход, полное игнорирование обратной связи от студентов, как пример нам дали некорректные имена вм'ок и мы не могли подключиться т.к. имя не резолвится, на которых мы должны были работать, тех поддержка просто морозилась 4 дня, говорила что проблем у них не выявлено, разбирайтесь на своей стороне с наставником, напомню что учился на "интенсиве", теряем 4 дня на тех поддержку, в итоге выясняем что нам не правильно сикнули имена вм'ок, пытаемся выполнить задачу 1 день, потом ждем ответ от наставника 12-48 часов, и вся мотивация учиться уходит. бОльшая часть группа просто ливнула. В тех поддержку вы будете обращаться каждый спринт. Даже при предоставлении скриншотов тикетов которые были заведены в яндекс клауде они будут морозиться и говорить что у них проблем нет, "платформа работает без замечаний". Часть студентов просила меня скинуть им готовые практические задания, что говорит о качестве выпускаемых студентов. Я учился по промокоду со скидкой 22%, и крайне пожалел что пошел, потратил примерно 110к рублей.
