이 강좌에 대하여

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유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
고급 단계

Intermediate experience in working with Python, Git for version control, Docker for containerization and Kubernetes for deployment and scaling.

완료하는 데 약 13시간 필요
영어

배울 내용

  • Create new MLflow projects to create and register models.

  • Use Hugging Face models and datasets to build your own APIs.

  • Package and deploy Hugging Face to the Cloud using automation.

유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
고급 단계

Intermediate experience in working with Python, Git for version control, Docker for containerization and Kubernetes for deployment and scaling.

완료하는 데 약 13시간 필요
영어

제공자:

Placeholder

Duke University

강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용

1
1
완료하는 데 3시간 필요

Introduction to MLflow

완료하는 데 3시간 필요
13개 동영상 (총 82분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
2
2
완료하는 데 3시간 필요

Introduction to Hugging Face

완료하는 데 3시간 필요
14개 동영상 (총 98분)
3
3
완료하는 데 3시간 필요

Deploying Hugging Face

완료하는 데 3시간 필요
13개 동영상 (총 76분)
4
4
완료하는 데 4시간 필요

Applied Hugging Face

완료하는 데 4시간 필요
11개 동영상 (총 65분)

자주 묻는 질문

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