Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Đăng nhập
Xem tất cả kết quả
Menu
Đăng nhập Đăng ký miễn phí

Real-world End to End Machine Learning Ops on Google Cloud

Vận hành Machine Learning End-to-End trong thực tế trên Google Cloud

Vận hành Machine Learning End-to-End trong thực tế trên Google Cloud

Từ Phát triển Mô hình đến Triển khai: Tối ưu hóa Quy trình Machine Learning trên Google Cloud

4.3
(358 đánh giá)
3,249 học viên
Giảng viên
Sid Raghunath
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 1.139.000đ -96%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
6.0 giờ video
88 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 28/04/2026
#Devops #Google Cloud Platform #Machine Learning #Vertex Ai

Bạn sẽ học được gì

Hiểu sâu bộ công cụ MLOps của Google Cloud Platform, khám phá chi tiết các công cụ như Airflow, Cloud Build, Google Container và Artifact Registry
Thành thạo thực hành việc điều phối, triển khai và giám sát các quy trình ML bằng GCP Composer/Airflow và dịch vụ Vertex AI.
Các phương pháp và thực hành tốt nhất để đảm bảo pipeline machine learning trên đám mây có khả năng mở rộng, tái tạo và hiệu quả.
Các kỹ thuật và góc nhìn chuyên sâu hỗ trợ ôn luyện cho kỳ thi Chứng chỉ Chuyên gia ML trên GCP, nâng cao uy tín của bạn trong lĩnh vực ML đám mây.

Yêu cầu

Có kinh nghiệm cơ bản về phát triển mô hình Khoa học Dữ liệu, các khái niệm và thuật ngữ liên quan
Có kiến thức làm việc với Python, vì khóa học sẽ bao gồm phần thực hành viết mã và script
Có hiểu biết và kinh nghiệm cơ bản trước đó về việc sử dụng nền tảng Google Cloud
Mong muốn mở rộng và đào sâu kỹ năng trong lĩnh vực MLOps và các giải pháp machine learning dựa trên đám mây

Đối tượng phù hợp

Các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư machine learning muốn tối ưu hóa quy trình ML và triển khai mô hình hiệu quả bằng Google Cloud Platform.
Các chuyên gia đám mây muốn chuyên sâu vào vận hành machine learning và tìm kiếm kinh nghiệm thực hành với bộ công cụ của GCP.
Các nhà phát triển và chuyên gia CNTT muốn hiểu sự giao thoa giữa điện toán đám mây và machine learning, và cách kết hợp chúng một cách hiệu quả.
Các nhóm hoặc cá nhân đang chuẩn bị cho kỳ thi Chứng chỉ Chuyên gia ML trên GCP và tìm kiếm nội dung bao quát toàn diện các chủ đề cần thiết.
Bất kỳ ai quan tâm đến việc cập nhật các xu hướng mới nhất trong machine learning trên đám mây và thực hành MLOps.

Nội dung khóa học

8 phần • 88 bài giảng
1 Lời chào & Giới thiệu
2 Kho lưu trữ Github cho khóa học này
3 Máy chủ Discord cho Khóa học này
4 Thực hành - Tạo Tài khoản Dùng thử GCP cho khóa học
5 Thực hành - Tải xuống gcloud-cli & Cấu hình dự án
6 Điều kiện tiên quyết và cài đặt cho khóa học
7 Tổng quan khóa học & Hướng dẫn từng phần
8 Các dịch vụ GCP được sử dụng trong khóa học
1 Giới thiệu về ML-Ops
2 Các Nguyên tắc & Thành phần Chính trong ML-Ops
1 Giới thiệu về CI/CD trên GCP
2 Giới thiệu về GCP Container Registry và Artifact Registry
3 Thực hành: Kích hoạt các API cần thiết và cài đặt modules
4 Giới thiệu về GCP CloudRun cho ML Models
5 Tổng quan các bước cho Ứng dụng Flask - Phát triển cục bộ
6 Thực hành: Triển khai ứng dụng Flask sử dụng Container/Artifact Registry và CloudRun
7 Thực hành: Thực thi PyTest cục bộ sử dụng ChatGPT
8 Giới thiệu về Dịch vụ GCP CloudBuild
9 Thực hành: Triển khai ứng dụng Flask sử dụng GCP CloudBuild
10 Thực hành: Thiết lập Cloudbuild Triggers từ GitHub Repo
11 Tổng quan Mô hình XGBoost cho Mô hình Đề xuất Phiếu giảm giá
12 Thực hành: Triển khai và triển khai Ứng dụng Flask Phục vụ Mô hình và Pytest cục bộ
13 Thực hành: Triển khai ML Model lên CloudRun sử dụng CloudBuild
14 Tổng quan về A/B Testing cho ML Models sử dụng CloudRun
15 Thực hành: Triển khai Phiên bản Mới của ML Model & Cập nhật phân bổ lưu lượng truy cập
16 Bài tập - Triển khai Mô hình Hồi quy Cho thuê Xe đạp & thực hiện CI/CD
1 Tổng quan Mô hình Khoa học dữ liệu cho Chiến dịch Tiếp thị Ngân hàng
2 Giới thiệu về Huấn luyện Liên tục
3 Giới thiệu về Airflow cho Huấn luyện Liên tục
4 Thực hành: Tạo và Thiết lập Môi trường Airflow composer và Vertex AI Workbench
5 Thực hành: Thực thi Huấn luyện Mô hình sử dụng Jupyter Notebook trên GCP
6 Thực hành: Thực thi Airflow Dag cho Quy trình Machine Learning
7 Thực hành: Pipeline Huấn luyện Liên tục trong Thực tế
8 Tác động của các Kịch bản Thất bại trong Huấn luyện Liên tục
9 Thực hành: Kích hoạt Huấn luyện Liên tục để ghi nhận logs mô hình và thiết lập cảnh báo
10 Tổng quan về CI/CD cho Huấn luyện Mô hình
11 Thực hành: CI/CD của Mã Huấn luyện Mô hình sử dụng Cloud-Build, PyTest và Github
12 Thực hành: Thiết lập CloudBuild triggers
13 Bài tập Phần 1: Thiết lập Huấn luyện Liên tục cho Mô hình ROI Tiếp thị
14 Bài tập Phần 2: Thực hiện CICD cho Mô hình Khoa học Dữ liệu ROI
15 Bài tập Phần 3: Triển khai Ứng dụng Phục vụ Mô hình lên GCP CloudRun
1 Tổng quan Phần học
2 Giới thiệu về Dịch vụ Huấn luyện Mô hình Vertex AI
3 Tổng quan Mô hình Hồi quy Cho thuê Xe đạp
4 Thực hành: Huấn luyện Mô hình Vertex AI sử dụng Web Console và Gcloud CLI
5 Giới thiệu về Vertex AI Model Registry
6 Thực hành: Python SDK - Huấn luyện Mô hình Vertex AI, Model Registry và Triển khai Mô hình
7 Thực hành: Thực thi Dịch vụ Dự đoán Trực tuyến & Hàng loạt sử dụng Python SDK và jupyter notebooks
8 Thực hành - Hướng dẫn chi tiết Kết quả Dự đoán Hàng loạt & Công việc Dự đoán Trực tuyến sử dụng Cloud Run
9 Thực hành - Triển khai và thực thi Công việc Dự đoán Hàng loạt sử dụng GCP Cloud Functions
10 Thực hành: Tổng quan về CI/CD sử dụng Vertex AI
11 Thực hành: Vertex AI: CI/CD của mô hình khoa học dữ liệu sử dụng CloudBuild
12 Bài tập: Triển khai Mô hình XGBoost lên Vertex AI
1 Giới thiệu về Kubeflow cho Điều phối ML
2 Các Thành phần Khác nhau trong Kubeflow Pipelines
3 Thực hành: Triển khai một pipeline đơn giản cho Mô hình XgBoost
4 Thực hành: Kích hoạt Mô hình Xgboost sử dụng compiled json cho huấn luyện liên tục
5 Thực hành: Thực thi pipeline kubeflow end-to-end với đánh giá mô hình
6 Bài tập Thực hành: Triển khai Mô hình Điểm tín dụng Scikit-Learn lên Vertex Pipelines
7 Giới thiệu về Vertex AI Experiments
8 Thực hành: Sử dụng các siêu tham số mô hình khác nhau cho Xgboost với Vertex AI Experiments
9 Thực hành: Huấn luyện các mô hình phân loại khoa học dữ liệu khác nhau sử dụng Experiments
10 Bài tập: Thực hiện Experiments cho Mô hình Hồi quy Cho thuê Xe đạp
1 Giới thiệu về Tinh chỉnh Siêu tham số trên Vertex AI
2 Thực hành: Triển khai Tinh chỉnh Siêu tham số cho Mô hình Hồi quy BikeShare
3 Thực hành: Hướng dẫn chi tiết Kết quả & Tổng quan Bài tập
4 Tổng quan - VertexAI Explainability
5 Thực hành: Triển khai Model Endpoint Với Các Tham số Giải thích
6 Thực hành: Thực thi giải thích cho Dự đoán Trực tuyến và Diễn giải kết quả
7 Thực hành: Thực thi giải thích cho Dự đoán Hàng loạt và Diễn giải kết quả
8 Bài tập: Thực hiện Giải thích cho các Mô hình XgBoost
9 Giới thiệu về Quản lý Phiên bản Mô hình sử dụng Vertex AI Model Registry
10 Thực hành: Triển khai các phiên bản khác nhau của Mô hình XgBoost lên Model Registry
11 Giới thiệu về Vertex AI FeatureStore
12 Thực hành: Tạo các đối tượng Feature store
13 Thực hành: Đưa Dữ liệu từ Pandas DF vào Feature Store
14 Thực hành: Đọc Dữ liệu Từ Vertex AI Feature Store vào Pandas Df
15 Giới thiệu về AutoML
16 Thực hành - Huấn luyện và Triển khai Mô hình Phân loại sử dụng AutoML
17 Thực hành - Huấn luyện và Triển khai Mô hình Hồi quy sử dụng AutoML
1 Giới thiệu về Generative AI
2 Giới thiệu về Mô hình ngôn ngữ lớn - PaLM 2
3 Các từ khóa và khái niệm quan trọng trong LLM
4 Thực hành - Generative AI Studio
5 Thực hành - Thực thi LLM sử dụng Python & Jupyter Notebook
6 Thực hành - Triển khai Mô hình LLM phân loại văn bản sử dụng Python & Cloud Run
7 Thực hành - Triển khai Ứng dụng Tóm tắt Tài liệu sử dụng Python & Cloud Run
8 Thực hành - Tạo Mô tả Hình ảnh Thời trang sử dụng Python

Giới thiệu khóa học

Google Cloud Platform is gaining momentum in today's cloud landscape, and MLOps is becoming indispensable for streamlined machine learning projects

In the fascinating journey of Data Science, there's a significant step between creating a model and making it operational. This step is often overlooked but is crucial – it's called Machine Learning Ops (MLOps). Google Cloud Platform (GCP) offers some powerful tools to help streamline this process, and in this course, we're going to delve deep into them.

Topics covered in the course  : 

  • CI/CD Using Cloud Build,Container and Artifact Registry

  • Continuous Training using Airflow for ML Workflow Orchestration:

  • Writing Test Cases

  • Vertex AI Ecosystem using Python

  • Kubeflow Pipelines for ML Workflow and reusable ML components

  • Deploy Useful Applications using PaLM LLM of GCP Generative AI 

Why Take This Course?

  • Tailored for Beginners with programming background: A basic understanding and expertise of data science is enough to start. We'll guide you through everything else.

  • Practical Learning: We believe in learning by doing. Throughout the course, real-world projects will help you grasp the concepts and apply them confidently.

  • GCP Professional ML Certification Prep: While the aim is thorough understanding and implementation, this course will also provide a strong foundation for those aiming for the GCP Professional ML Certification.

     

Your Takeaways

By the end of this course, you won't just understand the theory behind MLOps, you'll be equipped to implement it. The practical experience gained will empower you to handle real-world ML challenges with confidence.

The relevance of machine learning in today's world is undeniable, and with the rise of its importance, there's an increasing demand for professionals skilled in MLOps. This course is designed to bridge the gap between model development and operational excellence, making ML more than just a coding exercise but a tangible asset in solving real-world problems.

So, if you're eager to elevate your ML journey and understand how to make your models truly effective on a platform as powerful as Google Cloud, this course awaits you. Dive in, explore, learn, and let's make ML work for the real world together!

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Devops
Hiển thị tất cả khoá học Google Cloud Platform
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Hiển thị tất cả khoá học Vertex Ai
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊