Tutorial de MLOps para Todos

• Um guia para quem quer estudar MLOps, mas não sabe por onde começar

• Documento open source (MIT) com participação aberta a qualquer pessoa

Introduction

1. What is MLOps?

2. Components of MLOps

3. Why Kubernetes?

Setup Kubernetes

1. Introduction

2. Setup Kubernetes

3. Install Prerequisite

4.1. Install Kubernetes - K3s

4.2. Install Kubernetes - Minikube

4.3. Install Kubernetes - Kubeadm

5. Install Kubernetes Modules

6. (Optional) Setup GPU

Setup Components

1. Kubeflow

2. MLflow Tracking Server

3. Seldon-Core

4. Prometheus & Grafana

Guia da UI do Kubeflow

1. Central Dashboard

2. Notebooks

3. Tensorboards

4. Volumes

5. Experiments(AutoML)

6. Relacionado ao Kubeflow Pipeline

Kubeflow

1. Introdução ao Kubeflow

2. Conceitos do Kubeflow

3. Requisitos de instalação

4. Componente - Escrita

5. Pipeline - Escrita

6. Pipeline - Upload

7. Pipeline - Execução

8. Componente - InputPath/OutputPath

9. Componente - Ambiente

10. Pipeline - Configuração

11. Pipeline - Resultado da execução

12. Componente - MLFlow

13. Componente - Depuração

Implantação de API

1. O que é implantação de API?

2. Implantar SeldonDeployment

3. Monitoramento do Seldon

4. Campos do Seldon

5. Modelo a partir do MLflow

6. Múltiplos modelos

• Itens que não foram abordados

• Instalação de ambiente virtual Python