सभी के लिए MLOps ट्यूटोरियल (कोरियाई)

• उन लोगों के लिए मार्गदर्शिका जो MLOps सीखना चाहते हैं, लेकिन समझ नहीं पा रहे कि शुरुआत कैसे करें

• ओपन सोर्स (MIT) दस्तावेज़, जिसमें कोई भी भाग ले सकता है

Introduction

1. MLOps क्या है?

2. MLOps के घटक

3. Kubernetes क्यों?

Setup Kubernetes

1. परिचय

2. Kubernetes सेटअप करें

3. आवश्यक prerequisites इंस्टॉल करें

4.1. Kubernetes इंस्टॉल करें - K3s

4.2. Kubernetes इंस्टॉल करें - Minikube

4.3. Kubernetes इंस्टॉल करें - Kubeadm

5. Kubernetes modules इंस्टॉल करें

6. (वैकल्पिक) GPU सेटअप करें

Setup Components

1. Kubeflow

2. MLflow Tracking Server

3. Seldon-Core

4. Prometheus & Grafana

Kubeflow UI Guide

1. Central Dashboard

2. Notebooks

3. Tensorboards

4. Volumes

5. Experiments (AutoML)

6. Kubeflow Pipeline से संबंधित

Kubeflow

1. Kubeflow परिचय

2. Kubeflow अवधारणाएँ

3. इंस्टॉल requirements

4. Component - लिखना

5. Pipeline - लिखना

6. Pipeline - अपलोड

7. Pipeline - रन

8. Component - InputPath/OutputPath

9. Component - Environment

10. Pipeline - सेटिंग

11. Pipeline - रन परिणाम

12. Component - MLFlow

13. Component - Debugging

API Deployment

1. API Deployment क्या है?

2. SeldonDeployment डिप्लॉय करें

3. Seldon Monitoring

4. Seldon Fields

5. MLflow से मॉडल

6. Multi Models

• जिन चीज़ों को कवर नहीं किया जा सका

• Python virtual environment इंस्टॉल करना