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21 小时
这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）针对的是希望超越构建ML模型并优化ML模型创建，跟踪和部署过程的数据科学家。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 安装和配置 MLflow 以及相关的 ML 库和框架。
  • 了解 ML 模型的可跟踪性、可重现性和可部署性的重要性
  • 将 ML 模型部署到不同的公有云、平台或本地服务器。
  • 扩展 ML 部署过程，以适应多个用户在一个项目上进行协作。
  • 设置中央注册表以试验、复制和部署 ML 模型。
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the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose

Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
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