Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mlops-mlflow-huggingface-duke

مقدمة

تعتبر أدوات MLOps وسيلة حيوية لتحسين العمليات المرتبطة بالتعلم الآلي، ومن بين هذه الأدوات اللافتة للأنظار هي MLflow و Hugging Face. في هذه التدوينة، سأقوم بمراجعة دورة Coursera التي تحمل اسم ‘MLOps Tools: MLflow and Hugging Face’ والتي تقدم نظرة شاملة ومفيدة حول هذه الأدوات.

نظرة عامة على الدورة

تركز هذه الدورة على اثنين من أشهر المنصات مفتوحة المصدر في مجال عمليات التعلم الآلي، MLflow و Hugging Face. ستأخذك الدورة في رحلة لفهم الأساسيات اللازمة للبدء في استخدام هذه المنصات من خلال عمليات النماذج ومجموعات البيانات الأساسية.

المحتوى والجدول الزمني

تتألف الدورة من أربعة وحدات أساسية:

• مقدمة في MLflow: ستتعلم ما هو MLflow وكيفية استخدامه، بما في ذلك تثبيت MLflow وتنفيذ عمليات تسجيل النماذج والموارد. ستقوم بإنشاء مشروع MLflow لضمان نتائج قابلة لإعادة الإنتاج.
• مقدمة في Hugging Face: ستتعلم الأساسيات المتعلقة بمنصة Hugging Face، واستخدام مستودعاتها لتخزين النماذج ومجموعات البيانات.
• نشر Hugging Face: ستتعلم كيفية تحويل نماذج Hugging Face إلى حاويات واستخدام إطار عمل FastAPI لتقديم النموذج من خلال نقطة نهاية HTTP تفاعلية.
• تطبيقات Hugging Face: ستركز على تحسين نماذج Hugging Face من خلال النماذج الموجودة مسبقاً. ستتعلم كيفية نشر النموذج على Azure وHugging Face Spaces.

تجربتي مع الدورة

لقد كانت تجربتي مع هذه الدورة مثمرة للغاية. المواد التعليمية كانت سهلة الفهم، والتطبيق العملي على Hugging Face وMLflow أضاف الكثير من القيمة. بالإضافة إلى ذلك، توفر موارد إضافية تعزز الفهم وتساعد على التطبيق العملي.

التوصية

إذا كنت مهتمًا بالتعلم الآلي وتبحث عن وسيلة لتحسين مهاراتك في MLOps، فإنني أوصي بشدة بالتسجيل في هذه الدورة. إنها توفر المعرفة اللازمة والخبرة العملية الضرورية لتكون متمكناً في استخدام MLflow وHugging Face.

بالنسبة للمستقبل، يمكن أن تساعدك هذه المهارات على السير في طريق مهنية ناجحة في مجال التعلم الآلي.

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mlops-mlflow-huggingface-duke