资源分类: 人工智能	查看预览
最近更新: 2025-05-26	文件内容: 视频+中英文字幕+配套课件
视频分辨率: 720P 准高清	文件大小: 15.46GB
视频语言: 英语	视频字幕: 中英字幕

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端到端机器学习：从想法到实现

使用 Python 和 MLOps 构建、管理和部署机器学习 (AI) 项目

讲师：Kıvanç Yüksel

您将学到什么

如何利用最佳实践高效构建可持续、可扩展的机器学习项目
数据版本控制
分布式数据处理
特征提取
分布式模型训练
模型评估
实验跟踪
错误分析
模型推理
使用我们训练的模型创建应用程序
元数据管理
可重复性
MLOps
MLOps 主体
机器学习操作
机器学习
深度学习
人工智能
人工智能

探索相关主题

机器学习
数据科学
发展

要求

对机器学习的基本理解
Python编程语言
您将在课程中学习其余内容

描述

踏上实践之旅，掌握使用 Python 和 MLOps 进行机器学习项目开发的方法。本课程经过精心设计，旨在帮助您掌握构建、管理和部署实际机器学习项目所需的基本技能。

课程将聚焦实际应用，深入探讨 MLOps（机器学习运维）的核心，了解如何简化机器学习项目从构思到部署的整个生命周期。探索 Python 的强大功能，了解其如何高效管理和运维机器学习模型。

参与涵盖数据版本控制、分布式数据处理、特征提取、模型训练、评估等内容的全面课程。本课程还将向您介绍确保机器学习项目可持续性和可扩展性的基本 MLOps 工具和实践。

完成一个涵盖课程所有关键知识点的毕业项目，让你能够切实地展示新学到的技能。经验丰富的导师将提供建设性的反馈和指导，助你取得成功。

通过我们的互动平台，加入一个由志同道合的学习者和专业人士组成的充满活力的社区，开启一段充满回报的旅程，探索由 Python 和 MLOps 驱动的机器学习项目动态世界。完成本课程后，你将拥有扎实的基础、实践技能，以及一个强大的项目组合，展现你领导机器学习项目走向成功的实力。

立即注册，迈出重要一步，精通使用 Python 和 MLOps 开发和部署机器学习项目。开启机器学习实践之旅！

本课程适合哪些人：

有兴趣从事机器学习项目开发职业并希望获得可持续和可扩展开发实践专业知识的学生
有兴趣开发可扩展且长期可持续的机器学习解决方案的机器学习工程师
希望扩展其技能以包括可扩展和可持续的机器学习项目开发的数据科学家
有兴趣更有效地开发机器学习模型的研究人员
希望获得开发可持续和可扩展机器学习项目专业知识的软件开发人员
希望开发可扩展以满足未来需求且可持续发展的机器学习项目的初创公司创始人
希望学习如何有效管理和监督可持续、可扩展的机器学习项目的技术项目经理
希望了解机器学习项目开发最新趋势和进展的技术行业专业人士
希望实施可持续和可扩展的机器学习项目以改善运营、效率和盈利能力的公司和组织

共 254 节课程 • 总时长 35 小时 56 分钟
第一章引言
1. 为什么这门课程	3分26秒
2. 为什么太多公司失败	5分50秒
3. 提升您课程学习体验的小贴士	2分28秒
第二章 Git 和 Github 快速入门
1. Git 和 Github 快速入门部分介绍	48秒
2. Git 和 GitHub – 基本工作流程	13分4秒
3. 撤销您的更改	3分
4. 提交历史	3分19秒
5. 别名	2分57秒
6. 恢复到之前的提交	11分2秒
7. Git差异	2分29秒
8. 分支和合并	7分5秒
9. 拉取请求和代码审查	7分7秒
10. 变基	12分59秒
11. 暂存	7分9秒
12. Git 和 Github – 它们是什么	5分20秒
13. 标记	4分58秒
14. 樱桃采摘	3分17秒
15. Git和GitHub – 最后的话	20秒
16. Git 安装 – Linux	1分23秒
17. Git 安装 – Windows	1分41秒
18. Git 安装 – MacOS	1分34秒
19. Github – 账户创建	3分14秒
20. 在Linux中将SSH密钥对添加到GitHub账户	4分6秒
21. 在 GitHub 账户中添加 SSH 密钥对 – MacOS	5分38秒
22. 为GitHub账户添加SSH密钥对 – Windows	5分41秒
第三章 Docker快速入门
1. Docker 快速入门部分介绍	35秒
2. Dockerfile	8分39秒
3. 更多关于Dockerfile	7分40秒
4. 持久化数据在Docker	1分16秒
5. 持久化数据 – Docker – 卷 – 实战	9分12秒
6. 持久化数据在Docker – 绑定挂载 – 实战	2分52秒
7. Docker Compose	2分47秒
8. Dockerfile最佳实践	3分12秒
9. 什么是Docker以及我们为什么使用它	1分37秒
10. 安装 – Linux	4分50秒
11. 安装 – Windows	3分13秒
12. 安装 – MacOS	1分10秒
13. Docker 容器	2分19秒
14. Docker 容器 – 实战	13分57秒
15. 为什么Docker如此优秀	1分48秒
16. Docker镜像	3分18秒
第四章 DVC
1. DVC – 章节介绍	19秒
2. 数据版本控制	15分18秒
3. 访问您的数据	8分17秒
4. 管道 – 第一部分	13分28秒
5. 管道 – 第2部分	10分20秒
6. 管道 – 第三部分	13分2秒
7. 指标与实验	39秒
第五章水螅
1. Hydra – 章节介绍	1分16秒
2. 调试	2分31秒
3. 实例化	12分5秒
4. 软件包	12分29秒
5. 一个小项目，以了解全局	16分41秒
6. 小项目 – 任务	1分1秒
7. 小型项目 – 作业解决方案	15分52秒
8. Tab补全	1分40秒
9. 结构化配置	1分58秒
10. 结构化配置基本使用	4分2秒
11. 分层静态配置	2分59秒
12. 如何从命令行使用Hydra	3分38秒
13. 结构化配置中的配置组	4分6秒
14. 结构化配置中的默认值列表	2分24秒
15. 结构化配置模式	8分5秒
16. 使用 Pydantic 验证配置参数	6分51秒
17. 扩展小型项目以使用结构化配置	32分38秒
18. 扩展小型项目使用结构化配置 – 课程作业	36秒
19. 扩展小型项目使用结构化配置 – 作业解决方案	10分29秒
20. 指定配置文件	3分17秒
21. 更多关于OmegaConf	16分47秒
22. 分组配置文件	7分18秒
23. 选择默认配置	7分48秒
24. 多运行	5分18秒
25. 输出和工作目录	5分1秒
26. 日志记录	3分37秒
第六章 Google Cloud Platform 快速入门
1. 谷歌云平台 – 简介部分	1分10秒
2. 工件注册中心	6分39秒
3. 防火墙规则	6分59秒
4. 实例组	6分31秒
5. 如何创建账户	2分3秒
6. 如何创建项目	2分1秒
7. gsutils 和 gcloud 命令	2分50秒
8. Google Cloud Storage (GCS) – 桶创建	4分8秒
9. 谷歌云存储 (GCS) – 桶使用情况	5分32秒
10. Google Compute Engine (GCE)	8分39秒
11. 谷歌计算引擎 (GCE) – 配额	3分52秒
第七章 MLFlow
1. 模型注册表	1分26秒
2. 模型注册中心 – 实战	6分52秒
3. 本地MLFlow设置	20分29秒
4. 生产MLFlow架构概述	2分57秒
5. 在GCP上创建Artifact Store	1分9秒
6. 在GCP上创建后端存储	3分15秒
7. 在GCP上跟踪服务器部署	28分2秒
8. 测试已部署的跟踪服务器	4分28秒
9. MLFlow – 章节介绍	53秒
10. MLFlow Tracking	2分17秒
11. MLFlow跟踪 – 实战	10分58秒
12. 存储类型	6分36秒
13. 项目	7分59秒
14. 项目 – 实践操作	6分37秒
15. 模型	3分15秒
16. 模型 – 实战	24分8秒
第八章 Dask
1. Dask – 章节介绍	2分59秒
2. 部署集群 – 命令行	5分45秒
3. 部署集群 – Python API	3分12秒
4. Dask DataFrame	2分52秒
5. 入门Dask	12分9秒
6. 创建和存储Dask数据帧	6分16秒
7. Dask DataFrame – 最佳实践	4分52秒
8. 为 GroupBy 和 Join 进行洗牌	2分9秒
9. 延迟	21分59秒
10. 期货	12分45秒
11. 调度	2分40秒
第九章在Google Cloud Platform上启动作业以进行分布式模型训练
1. 使用示例	16分33秒
2. 引言	4分51秒
3. Python API	1分19秒
4. 实例模板创建	27分31秒
5. 实例组创建	9分14秒
6. 创建启动脚本	3分44秒
7. 创建配置	15分45秒
8. 启动作业	20分35秒
9. 其他您可能用于分布式模型训练的工具	2分
第十章 FastAPI
1. 引言	1分8秒
2. 安装和我们的第一个应用程序	6分21秒
3. 路径参数	11分18秒
4. 查询参数	8分46秒
5. 请求体	3分22秒
第11章 Streamlit
1. 介绍	2分14秒
2. 常用组件	21分34秒
3. 缓存	21分23秒
第12章项目环境设置
1. 章节介绍	3分32秒
2. 创建Docker Compose模板	8分10秒
3. .gitignore和.gitattributes文件	3分15秒
4. Makefile 设置	16分53秒
5. Hydra 配置设置	14分10秒
6. 模板中的一些更改	4分14秒
7. 哪里如何获取项目模板	29秒
8. make和Makefile是什么	3分8秒
9. 创建和使用Makefile	7分30秒
10. 什么是诗歌，我们为什么要它？	2分21秒
11. 实践中的诗歌	12分49秒
12. 代码格式化排序静态代码分析类型检查	2分34秒
13. 配置 Black Isort Flake8 MyPy	8分24秒
14. 创建Dockerfile模板	12分46秒
第13章使用DVC进行数据版本控制
1. 数据版本控制课程作业	32秒
2. 数据版本控制课程作业解决方案	4分25秒
3. 介绍	57秒
4. 调整数据版本化项目模板	8分4秒
5. 数据集	7分41秒
6. 初始化 DVC	10分53秒
7. 初始化DVC存储	5分47秒
8. 数据版本控制	16分30秒
9. 创建新数据版本	4分35秒
第14章数据处理
1. JTC数据集读取器	11分46秒
2. 数据集读取器 – 课程作业 – Twitter数据集	35秒
3. 数据集读取器 – 课程作业 – Twitter数据集 – 解决方案	7分38秒
4. 过滤警告	1分3秒
5. 数据集清理探索性数据分析	6分28秒
6. 数据集清理 – 第一部分	16分5秒
7. 数据集清理 – 第二部分	11分51秒
8. 数据集清理模式	9分45秒
9. 数据集清理配置	6分16秒
10. 数据集清理 – 课程作业	1分16秒
11. 引言	42秒
12. 数据集清理 – 课程作业 – 解决方案	3分2秒
13. 格式化排序检查代码风格类型检查	5分36秒
14. 本地Dask集群设置	13分51秒
15. 本地数据处理	15分45秒
16. 创建 Dask 集群配置模式	9分36秒
17. 为Dask集群添加防火墙规则	5分34秒
18. 生成最终配置	19分1秒
19. 构建并将Docker镜像推送到GCP Artifact Registry	21分50秒
20. 准备分布式数据处理的数据集读取器	13分29秒
21. 创建 GCP Dask 集群配置	16分50秒
22. 仓库创建	8分16秒
23. IAM和Service Account权限	6分9秒
24. 在云上运行分布式数据处理	8分38秒
25. 轻松在本地和远程数据处理之间切换	18分45秒
26. 过滤我们的数据集	17分13秒
27. 从GCP获取秘密值	6分5秒
28. 在GCP上创建一个用于GitHub访问令牌的秘密	2分29秒
29. 获取特定原始数据版本	12分14秒
30. 使用原始数据参数更新配置	5分59秒
31. 数据集读者的探索性数据分析	15分1秒
32. GHC数据集读取器	27分2秒
第15章训练分词器
1. 引言	6分16秒
2. 生成最终配置	7分59秒
3. 更新 Python 依赖项	1分
4. 准备分词器训练器 – 第一部分	5分15秒
5. 分词器库组件	6分41秒
6. 准备分词器训练器 – 第二部分	18分11秒
7. 创建配置模式	8分37秒
8. 创建配置文件和分词器训练	15分42秒
第16章分布式模型训练与评估
1. PyTorch Lightning 数据模块是什么	5分11秒
2. PyTorch Lightning Lightning Module是什么	4分19秒
3. PyTorch Lightning 训练器是什么	3分9秒
4. 架构细节	7分28秒
5. 我们的配置将如何看起来	3分36秒
6. 关于配置模式的说明	30秒
7. 数据模块创建	18分48秒
8. 数据模块实践	6分53秒
9. 数据模块配置模式	5分8秒
10. 变换	14分7秒
11. 引言	1分28秒
12. 模型介绍	4分19秒
13. 骨干	7分56秒
14. 适配器	26分17秒
15. 头部	2分12秒
16. 模型	4分2秒
17. 模型架构	8分21秒
18. 损失函数	3分7秒
19. 调度器	8分7秒
20. 闪电模块	23分43秒
21. 闪电模块架构	16分12秒
22. 仓库创建	3分22秒
23. 训练任务第一部分	14分49秒
24. 训练器架构	22分34秒
25. 训练任务第二部分	14分49秒
26. 设置入口脚本	9分19秒
27. 创建数据模块配置	6分46秒
28. 创建Backbone配置	7分35秒
29. 创建模型配置	6分7秒
30. 创建任务配置	15分9秒
31. 创建最终配置	24分4秒
32. 解决训练代码中的问题	23分8秒
33. 更新Python依赖项	2分36秒
34. 将日志参数记录到MLFlow	14分14秒
35. 模型导出理论	8分51秒
36. 模型导出逻辑	27分13秒
37. 模型导出任务	25分31秒
38. 评估任务	12分46秒
39. 评估任务模式	7分58秒
40. 模型评估	12分15秒
41. 模型版本化模型选择器	24分30秒
42. 模型版本控制模型选择器模式	6分5秒
43. 模型版本管理	13分49秒
44. 更新Docker Compose文件	10分44秒
45. 分布式模型训练 – 它通常是如何工作的	3分6秒
46. 分布式模型训练 – 提醒	5分9秒
47. 分布式模型训练 – 设置	29分19秒
48. 分布式模型训练 – 单节点多GPU	21分13秒
49. 分布式模型训练 – 在GCP上部署ETCD服务器	15分59秒
50. 分布式模型训练 – 多节点多GPU	10分46秒
51. 实验配置	1分59秒
52. 让我们的模型变得更好	14分55秒
53. 构建Docker镜像	22分42秒
54. 生成最终配置	18分2秒
55. 总体架构	2分35秒
56. 关于模型训练代码的说明	52秒
第17章创建Web应用
1. 引言	1分54秒
2. 数据处理服务	10分41秒
3. 推理服务	16分58秒
4. Web应用程序设置	27分8秒
5. Streamlit 应用程序	27分25秒
第18章总结
1. 最后的话	1分39秒

1. 关于课程更新与获取

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2. 关于课程资料

课程下载后资料是否齐全？
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○ 少数情况说明： 极少数课程可能存在资料缺失情况。针对 Udemy 课程，资料形式多样，请知悉：本地文件（随视频下载）： 此类课件通常随视频一并提供，下载即得。

① 本地文件（含链接）： 课件文件中会提供资料下载链接，您需自行访问链接下载。此类资料通常也可获取。
② 在线平台存储（如 GitHub）： 讲师会在视频中说明资料获取方式（如访问特定平台），请您按指引自行下载。
③ Udemy 平台内资料：部分资料需登录您在 Udemy 购买的账号才能查看。此类资料本站无法提供，除非您自行在 Udemy 平台购买该课程。

3. 关于课程字幕

是否提供中英文双字幕？原本无字幕的课程是否支持？
○ 是的，本站下载的所有课程均提供中英文双字幕，包括 Udemy 原本无任何字幕的课程。 我们致力于提升您的学习体验。

Udemy 字幕现状与本站服务：
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② Udemy 无字幕： 我们会通过技术手段识别生成英文字幕，再翻译成中文字幕，一同提供给您。

字幕服务重要说明（请您理解）：
○ 翻译精度： 字幕翻译采用谷歌翻译引擎完成，虽不及人工翻译精准，但足以保障您正常学习理解。
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4. 关于视频存储与使用

视频存储位置与观看/下载方式？
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视频格式与加密情况？
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