课程主页: https://www.coursera.org/learn/mlops-mlflow-huggingface-duke
课程概览
在当今数据科学的时代，MLOps（机器学习运维）成为了一个不可或缺的领域。这门课程《MLOps Tools: MLflow and Hugging Face》涵盖了两个非常流行的开源平台：MLflow和Hugging Face。这两者技术都为机器学习从业者提供了高效的解决方案，为模型的监控、注册和部署提供了强有力的支持。
本课程分为几个模块，每个模块都精心设计了理论学习和实际应用，可以帮助学生更好地理解和应用MLOps工具。在完成本课程后，我相信你将能够自信地应用这些工具于自己的项目中。
课堂大纲
1. MLflow入门
在第一周，你将全面了解MLflow及其使用。学习安装MLflow，进行基本操作，包括注册运行、模型和成果。通过创建一个可重现结果的MLflow项目，你掌握了MLflow模型和原料存档使用的方法。
2. Hugging Face入门
在此模块中，你会学习Hugging Face平台的基础知识。使用平台的一些功能，如存储模型和数据集的库，通过Hugging Face API和网页接口学习如何增加和使用模型及数据集。
3. 部署Hugging Face
这一单元将指导你如何将Hugging Face模型进行容器化，以及如何利用FastAPI框架为模型提供一个可交互的HTTP API端点。此外，你将了解如何通过自动化提高工作效率与可复制性，还会学习如何利用Azure和Docker Hub来存储容器，以便之后的部署。
4. 应用Hugging Face
最后一周，你将学会对现有的Hugging Face模型进行微调，并用额外的数据让它们得到提升。此外，你将使用Azure已掌握容器的部署，同时学习如何解决相应的问题，将模型实现部署到Hugging Face空间中。
课程推荐
对任何希望提升机器学习项目制作品质、效率、准确度的学生或从业者而言，以双平台所构成的MLOps工具课程将极为有价值。无论是初学者还是已有基建经验的开发者，您都会在此获得丰厚的知识和实践经验。我强烈推荐这个课程，它将打开你进入机器学习全面运作的新大门。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/mlops-mlflow-huggingface-duke