Model Serving, A/B Testing, Model Monitoring, Continuous Training, Model Optimization

Nâng cao

MLOps Và Production Model Deployment

Master MLOps practices để deploy, monitor và maintain ML models trong production environment efficiently và reliably.

175 phút

Nâng cao

Model Serving, A/B Testing, Model Monitoring, Continuous Training, Model Optimization

Mục tiêu học tập

Understand MLOps lifecycle và best practices

Implement continuous integration cho ML models

Setup model monitoring và alerting systems

Deploy models using containerization

Manage model versioning và rollbacks

Scale ML systems cho high traffic

Kiến thức cần có

ML model development experience

Basic DevOps và cloud computing knowledge

Understanding của software engineering practices

Bài tập thực hành

End-to-End ML Pipeline Deployment

Nâng cao

Build complete MLOps pipeline từ development đến production monitoring

Công cụ cần thiết:

Cloud Platform Access
Docker
Kubernetes
MLflow
Monitoring Tools

Các bước thực hiện:

1Setup ML experiment tracking với MLflow
2Containerize ML model using Docker
3Create model serving API với FastAPI
4Deploy model to Kubernetes cluster
5Implement model monitoring và logging
6Setup automated model retraining pipeline
7Configure A/B testing framework
8Monitor model performance và business metrics

Kết quả mong đợi:

Production-ready ML system với automated deployment và monitoring

Xem hướng dẫn chi tiết & phân tích

Complete MLOps infrastructure supporting continuous model improvement

Ứng dụng thực tế

1E-commerce recommendation systems at scale

2Banking fraud detection systems

3Healthcare diagnostic tools

4Transportation optimization systems

5Manufacturing quality control

Trò chơi học tập

🧠

Neural Network Builder 3D

Nâng cao🏆 200

⏱️ 45-60 phút

🤖

Xây Dựng Mô Hình Machine Learning

Nâng cao🏆 140

⏱️ 30-35 phút

Xem tất cả trò chơi

Nghiên cứu tình huống

Shopee - Large-scale Recommendation System

Shopee Vietnam

Vấn đề:

Deploying personalized recommendations cho millions của users

Giải pháp:

Built robust MLOps infrastructure với real-time model serving

Tác động:

Served 100M+ predictions daily với <100ms latency

Đổi mới chính:

Real-time Feature Engineering
Multi-armed Bandit A/B Testing
Automated Model Retraining

Bài trước Bài tiếp theo

Tài nguyên bổ sung

MLOps Best Practices Guide

Guide

Building Machine Learning Pipelines

Book

Tiến độ khóa học

Nền Tảng AI Và Machine Learning

180 phút • Trung bình

Deep Learning Và Neural Networks

220 phút • Nâng cao

Computer Vision Và Image Processing

200 phút • Nâng cao

Natural Language Processing Cho Tiếng Việt

190 phút • Nâng cao

Reinforcement Learning Và Intelligent Agents

210 phút • Nâng cao

MLOps Và Production Model Deployment

175 phút • Nâng cao

AI Ethics, Bias Detection Và Fairness

165 phút • Trung bình

Vietnam Geography App

Bài tập thực hành

End-to-End ML Pipeline Deployment

Nâng cao

Build complete MLOps pipeline từ development đến production monitoring

Công cụ cần thiết:

Cloud Platform Access
Docker
Kubernetes
MLflow
Monitoring Tools

Các bước thực hiện:

1Setup ML experiment tracking với MLflow
2Containerize ML model using Docker
3Create model serving API với FastAPI
4Deploy model to Kubernetes cluster
5Implement model monitoring và logging
6Setup automated model retraining pipeline
7Configure A/B testing framework
8Monitor model performance và business metrics

Kết quả mong đợi:

Production-ready ML system với automated deployment và monitoring

Xem hướng dẫn chi tiết & phân tích

Complete MLOps infrastructure supporting continuous model improvement

Nghiên cứu tình huống

Shopee - Large-scale Recommendation System

Shopee Vietnam

Vấn đề:

Deploying personalized recommendations cho millions của users

Giải pháp:

Built robust MLOps infrastructure với real-time model serving

Tác động:

Served 100M+ predictions daily với <100ms latency

Đổi mới chính:

Real-time Feature Engineering
Multi-armed Bandit A/B Testing
Automated Model Retraining