Masterclass: Entrena els teus models de GENAI amb MLFLOw

OBJECTIUS

• Conèixer les funcionalitats principals de MLFlow per gestionar el cicle de vida dels models de Machine Learning.
• Aprendre a organitzar entrenaments mitjançant experiments i visualitzar mètriques en el dashboard de MLFlow.
• Entendre com desplegar un model en producció amb MLServer sobre un entorn distribuït com Kubernetes.

CONTINGUT

La plataforma de codi obert MLFlow ens proporciona eines per gestionar tot el cicle de vida dels models d'aprenentatge automàtic. El seu objectiu és simplificar i estructurar el procés de desenvolupament i operació de models de ML, des de l'entrenament fins al desplegament.

Començarem la jornada veient com organitzar els nostres entrenaments mitjançant experiments amb MLFlow. Prepararem un generador de datasets per entrenar un model, l'entrenarem i exportarem les mètriques d'avaluació per visualitzar-les al dashboard de MLFlow, i així poder comparar diferents execucions d'un experiment amb diversos paràmetres.

Durant la segona part compartirem un exemple d'implementació de MLServer. Un servidor d'inferència basat en Flask que ens permet desplegar un model en producció en un entorn distribuït. En l'exemple que presentarem veurem la posada en producció del model entrenat sobre un clúster de Kubernetes.

A qui s'adreça?

Aquest taller s'adreça a perfils tècnics interessats en el Machine Learning que vulguin conèixer com la cultura pràctica de MLOps pot ajudar-los en el seu dia a dia a entrenar, avaluar i implementar millors models de ML.