原文：
www.kdnuggets.com/5-mlops-courses-from-google-to-level-up-your-ml-workflow
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MLOps 对于任何生产中的机器学习系统的成功都是必不可少的。因此，组织对熟练的 MLOps 工程师的需求并不令人惊讶。但 MLOps 工程师到底做什么呢？
MLOps 工程师的角色是灵活的，并且因组织而异。然而，考虑到 MLOps 工程师比数据科学家更具端到端的特性，这种想法既有说服力又简单明了。也就是说，他们的工作超越了机器学习模型的构建，还包括模型构建、部署和监控等角色。
本文汇编了谷歌的 MLOps 课程。这将帮助你学习生产环境中机器学习系统的基础知识，重点关注谷歌的 Vertex AI 平台。
让我们开始吧！
要理解和欣赏 MLOps，首先需要了解机器学习系统在生产中的运作方式。生产机器学习系统课程将帮助你了解生产环境中机器学习系统的实施，重点关注：
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静态、动态和持续训练
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静态和动态推理
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批处理和在线处理
这是本课程中的一些关键模块：
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架构生产机器学习系统
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设计适应性强的机器学习系统
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设计高性能的机器学习系统
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构建混合机器学习系统
链接: 生产机器学习系统
机器学习运维 (MLOps)：入门课程是对机器学习运维的介绍。在这里你将学习如何在生产环境中部署、测试、监控和评估机器学习系统。
你将了解 MLOps 的工具和最佳实践，并学习谷歌的 Vertex AI 平台。本课程的模块如下：
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采用机器学习操作
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Vertex AI 和 Vertex AI 上的 MLOps
使用 Vertex AI 的机器学习操作 (MLOps)：管理特性 课程将帮助你进一步了解在 Google Cloud 平台上进行 MLOps，重点是 Vertex AI 特性库。
因此，你将熟悉在 Google Cloud 上部署、监控和操作机器学习系统。它将介绍 Vertex AI 特性库及其关键功能。
链接: 使用 Vertex AI 的机器学习操作 (MLOps)：管理特性
本课程 Google Cloud 上的机器学习管道 是一门深入的课程，专注于在 Google Cloud Platform 上构建和编排机器学习管道。本课程包含多个模块，涵盖以下关键主题：
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使用 TensorFlow Extend (TFX) 构建和编排机器学习管道，这是 Google 的生产机器学习平台
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机器学习的 CI/CD
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自动化机器学习管道
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使用 Cloud Composer 编排持续培训管道
在 在 Vertex AI 上构建和部署机器学习解决方案 课程中，你将处理实际用例以训练和部署机器学习解决方案。
在本课程中，你将深入学习以下企业机器学习用例：
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零售客户生命周期价值预测
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移动游戏流失预测
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视觉汽车零件缺陷识别
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微调 BERT 以进行评论情感分类
在这个过程中，你还将学习如何利用 AutoML。
链接: 在 Vertex AI 上构建和部署机器学习解决方案
我希望通过这些课程及其实验室，你能对使用 Vertex AI 构建和部署机器学习解决方案有一个良好的掌握。
如果你正在寻找一个全面的训练营来学习 MLOps，你可以查看 DataTalks.Club 的 MLOps Zoomcamp。你可以在 成为专业 MLOps 工程师所需的唯一免费课程 中了解更多关于这个训练营的信息。
Bala Priya C**** 是一位来自印度的开发者和技术作家。她喜欢在数学、编程、数据科学和内容创作的交汇处工作。她的兴趣和专长领域包括 DevOps、数据科学和自然语言处理。她喜欢阅读、写作、编程以及喝咖啡！目前，她正在通过撰写教程、操作指南、观点文章等方式学习并与开发者社区分享知识。Bala 还创建了引人入胜的资源概述和编码教程。
