Informações sobre o curso

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Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível avançado

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

Aprox. 13 horas para completar
Inglês

O que você vai aprender

  • 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.

Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível avançado

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

Aprox. 13 horas para completar
Inglês

oferecido por

Placeholder

Duke University

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
Semana 1
3 horas para concluir

Introduction to MLflow

3 horas para concluir
13 vídeos (Total 82 mín.), 2 leituras, 1 teste
Semana
2
Semana 2
3 horas para concluir

Introduction to Hugging Face

3 horas para concluir
14 vídeos (Total 98 mín.)
Semana
3
Semana 3
3 horas para concluir

Deploying Hugging Face

3 horas para concluir
13 vídeos (Total 76 mín.)
Semana
4
Semana 4
4 horas para concluir

Applied Hugging Face

4 horas para concluir
11 vídeos (Total 65 mín.)

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.