Dreamy devil
👑 ProMAX
[zerotomastery.io] Patrik Szepesi → MLOps Bootcamp: построение инфраструктуры для реальных ИИ-систем (2026)
MLOps Bootcamp — это практический курс по построению инфраструктуры для реальных ИИ-систем: от эксперимента с моделью до развёртывания, мониторинга, повторного обучения и контролируемого выпуска новой версии в продакшен. Вы разберёте полный цикл MLOps в AWS и соберёте рабочий пайплайн для модели машинного обучения, которую можно поддерживать, улучшать и масштабировать.
О курсе
Обучить модель — только часть задачи. Чтобы модель машинного обучения приносила пользу в реальном приложении, необходимо подготовить данные, организовать хранение, развернуть модель как сервис, отслеживать качество предсказаний и регулярно обновлять её на новых примерах. Именно эти задачи решает MLOps — подход на стыке машинного обучения, инженерии данных, облачной инфраструктуры и DevOps.
На курсе вы пройдёте весь путь от эксперимента до работающего ИИ-сервиса в AWS. Вы дообучите Vision Transformer с помощью Hugging Face и Amazon SageMaker, подготовите данные в Amazon S3, развернёте модель через endpoint для прогнозов в реальном времени и настроите мониторинг её поведения в Amazon CloudWatch.
Отдельный акцент сделан на автоматизации улучшений модели. Вы соберёте процесс, в котором система находит предсказания с низкой уверенностью, сохраняет новые данные, передаёт их на разметку и запускает повторное обучение. Такой подход помогает превращать модель из разового эксперимента в устойчивый ML-продукт.
Что вы создадите на практике
В рамках курса вы построите MLOps-инфраструктуру для ИИ-приложения, где модель проходит путь от обучения до безопасного обновления в продакшене.
Подготовите датасеты и организуете хранение данных в Amazon S3.
Дообучите Vision Transformer с использованием Hugging Face и Amazon SageMaker.
Развернёте модель как endpoint для инференса в реальном времени.
Настроите сбор данных о запросах, ответах модели и уровне уверенности предсказаний.
Подключите мониторинг активности модели через Amazon CloudWatch.
Свяжете AWS Lambda, API Gateway, S3 и Amazon Bedrock в единый рабочий процесс.
Создадите автоматизированный pipeline для подготовки данных, обучения, оценки и развёртывания модели.
Настроите проверку качества новой версии модели перед выпуском в продакшен.
Чему вы научитесь
Понимать полный жизненный цикл MLOps: от экспериментов и обучения до мониторинга, переобучения и доставки модели в продакшен.
Готовить данные для ML-проектов в облачной инфраструктуре AWS.
Работать с Amazon SageMaker для обучения, дообучения и развёртывания моделей машинного обучения.
Использовать Hugging Face для fine-tuning современных моделей компьютерного зрения.
Разворачивать модели машинного обучения как API-сервисы для обработки запросов в реальном времени.
Отслеживать качество работы модели, уверенность предсказаний и потенциальную деградацию поведения.
Создавать MLOps-пайплайны для автоматизации повторного обучения и оценки новых версий модели.
Настраивать условия развёртывания, при которых в продакшен попадает только версия, прошедшая проверку качества.
Ключевые инструменты и технологии
Курс построен вокруг инструментов, которые применяются в современных облачных ML-проектах и MLOps-инфраструктуре.
Amazon S3 — хранение датасетов, новых примеров и артефактов модели.
Amazon SageMaker — обучение, дообучение, оценка и развёртывание ML-моделей.
Hugging Face — работа с предобученными моделями и дообучение Vision Transformer.
Amazon CloudWatch — мониторинг активности, логов и метрик работающей модели.
AWS Lambda — автоматизация отдельных шагов MLOps-процесса.
API Gateway — создание API-слоя для взаимодействия с сервисами.
Amazon Bedrock — использование возможностей генеративного ИИ в рабочем процессе.
AWS Pipelines — построение последовательности шагов от подготовки данных до выпуска модели.
Как устроен учебный процесс
От эксперимента к production-ready модели
Вы начнёте с подготовки данных и дообучения модели, а затем перейдёте к практическим задачам, которые возникают при переносе ML-решения в реальную инфраструктуру: деплой, endpoint, мониторинг, логирование и контроль качества.
Автоматизация повторного обучения
Следующий этап — построение процесса улучшения модели. Вы настроите сбор предсказаний с низкой уверенностью, сохранение новых примеров, разметку и передачу данных в пайплайн повторного обучения. Это поможет понять, как организовать непрерывное улучшение ML-системы.
Контролируемый выпуск новых версий
Новая модель не должна попадать в продакшен только потому, что она обучена позже. На курсе вы настроите проверку метрик и условия развёртывания, чтобы в рабочую среду попадала только версия, которая показывает лучшие результаты и соответствует заданным требованиям качества.
Кому подойдёт курс
ML-инженерам и data scientists, которые хотят научиться выводить модели в продакшен.
Python-разработчикам, интересующимся инфраструктурой для ИИ-сервисов и машинного обучения.
DevOps-инженерам, которые хотят разобраться в MLOps, SageMaker и ML-пайплайнах.
Инженерам данных, работающим с облачными сервисами и пайплайнами обработки данных.
Специалистам, которые хотят получить практический опыт построения MLOps-решений на AWS.
Предварительные знания
Для комфортного прохождения курса желательно понимать основы машинного обучения, иметь базовый опыт работы с Python и представлять, как устроены API и облачные сервисы. Глубокий опыт в AWS не обязателен: ключевые компоненты инфраструктуры разбираются в контексте практического проекта.
Результат после прохождения
К концу курса вы будете понимать, как компоненты современной MLOps-инфраструктуры работают вместе: данные, модель, endpoint, мониторинг, автоматизация, повторное обучение и контролируемое развёртывание. У вас будет практический опыт построения ИИ-приложения в AWS, которое можно поддерживать, улучшать и масштабировать.
Этот курс поможет перейти от отдельных экспериментов с моделями к инженерному подходу, где машинное обучение становится частью надёжной production-системы.
Язык Английский
Скачать:
MLOps Bootcamp — это практический курс по построению инфраструктуры для реальных ИИ-систем: от эксперимента с моделью до развёртывания, мониторинга, повторного обучения и контролируемого выпуска новой версии в продакшен. Вы разберёте полный цикл MLOps в AWS и соберёте рабочий пайплайн для модели машинного обучения, которую можно поддерживать, улучшать и масштабировать.
О курсе
Обучить модель — только часть задачи. Чтобы модель машинного обучения приносила пользу в реальном приложении, необходимо подготовить данные, организовать хранение, развернуть модель как сервис, отслеживать качество предсказаний и регулярно обновлять её на новых примерах. Именно эти задачи решает MLOps — подход на стыке машинного обучения, инженерии данных, облачной инфраструктуры и DevOps.
На курсе вы пройдёте весь путь от эксперимента до работающего ИИ-сервиса в AWS. Вы дообучите Vision Transformer с помощью Hugging Face и Amazon SageMaker, подготовите данные в Amazon S3, развернёте модель через endpoint для прогнозов в реальном времени и настроите мониторинг её поведения в Amazon CloudWatch.
Отдельный акцент сделан на автоматизации улучшений модели. Вы соберёте процесс, в котором система находит предсказания с низкой уверенностью, сохраняет новые данные, передаёт их на разметку и запускает повторное обучение. Такой подход помогает превращать модель из разового эксперимента в устойчивый ML-продукт.
Что вы создадите на практике
В рамках курса вы построите MLOps-инфраструктуру для ИИ-приложения, где модель проходит путь от обучения до безопасного обновления в продакшене.
Подготовите датасеты и организуете хранение данных в Amazon S3.
Дообучите Vision Transformer с использованием Hugging Face и Amazon SageMaker.
Развернёте модель как endpoint для инференса в реальном времени.
Настроите сбор данных о запросах, ответах модели и уровне уверенности предсказаний.
Подключите мониторинг активности модели через Amazon CloudWatch.
Свяжете AWS Lambda, API Gateway, S3 и Amazon Bedrock в единый рабочий процесс.
Создадите автоматизированный pipeline для подготовки данных, обучения, оценки и развёртывания модели.
Настроите проверку качества новой версии модели перед выпуском в продакшен.
Чему вы научитесь
Понимать полный жизненный цикл MLOps: от экспериментов и обучения до мониторинга, переобучения и доставки модели в продакшен.
Готовить данные для ML-проектов в облачной инфраструктуре AWS.
Работать с Amazon SageMaker для обучения, дообучения и развёртывания моделей машинного обучения.
Использовать Hugging Face для fine-tuning современных моделей компьютерного зрения.
Разворачивать модели машинного обучения как API-сервисы для обработки запросов в реальном времени.
Отслеживать качество работы модели, уверенность предсказаний и потенциальную деградацию поведения.
Создавать MLOps-пайплайны для автоматизации повторного обучения и оценки новых версий модели.
Настраивать условия развёртывания, при которых в продакшен попадает только версия, прошедшая проверку качества.
Ключевые инструменты и технологии
Курс построен вокруг инструментов, которые применяются в современных облачных ML-проектах и MLOps-инфраструктуре.
Amazon S3 — хранение датасетов, новых примеров и артефактов модели.
Amazon SageMaker — обучение, дообучение, оценка и развёртывание ML-моделей.
Hugging Face — работа с предобученными моделями и дообучение Vision Transformer.
Amazon CloudWatch — мониторинг активности, логов и метрик работающей модели.
AWS Lambda — автоматизация отдельных шагов MLOps-процесса.
API Gateway — создание API-слоя для взаимодействия с сервисами.
Amazon Bedrock — использование возможностей генеративного ИИ в рабочем процессе.
AWS Pipelines — построение последовательности шагов от подготовки данных до выпуска модели.
Как устроен учебный процесс
От эксперимента к production-ready модели
Вы начнёте с подготовки данных и дообучения модели, а затем перейдёте к практическим задачам, которые возникают при переносе ML-решения в реальную инфраструктуру: деплой, endpoint, мониторинг, логирование и контроль качества.
Автоматизация повторного обучения
Следующий этап — построение процесса улучшения модели. Вы настроите сбор предсказаний с низкой уверенностью, сохранение новых примеров, разметку и передачу данных в пайплайн повторного обучения. Это поможет понять, как организовать непрерывное улучшение ML-системы.
Контролируемый выпуск новых версий
Новая модель не должна попадать в продакшен только потому, что она обучена позже. На курсе вы настроите проверку метрик и условия развёртывания, чтобы в рабочую среду попадала только версия, которая показывает лучшие результаты и соответствует заданным требованиям качества.
Кому подойдёт курс
ML-инженерам и data scientists, которые хотят научиться выводить модели в продакшен.
Python-разработчикам, интересующимся инфраструктурой для ИИ-сервисов и машинного обучения.
DevOps-инженерам, которые хотят разобраться в MLOps, SageMaker и ML-пайплайнах.
Инженерам данных, работающим с облачными сервисами и пайплайнами обработки данных.
Специалистам, которые хотят получить практический опыт построения MLOps-решений на AWS.
Предварительные знания
Для комфортного прохождения курса желательно понимать основы машинного обучения, иметь базовый опыт работы с Python и представлять, как устроены API и облачные сервисы. Глубокий опыт в AWS не обязателен: ключевые компоненты инфраструктуры разбираются в контексте практического проекта.
Результат после прохождения
К концу курса вы будете понимать, как компоненты современной MLOps-инфраструктуры работают вместе: данные, модель, endpoint, мониторинг, автоматизация, повторное обучение и контролируемое развёртывание. У вас будет практический опыт построения ИИ-приложения в AWS, которое можно поддерживать, улучшать и масштабировать.
Этот курс поможет перейти от отдельных экспериментов с моделями к инженерному подходу, где машинное обучение становится частью надёжной production-системы.
Язык Английский
Скачать:
