सभी के लिए MLOps ट्यूटोरियल (कोरियाई)

<p>- उन लोगों के लिए मार्गदर्शिका जो MLOps सीखना चाहते हैं, लेकिन समझ नहीं पा रहे कि शुरुआत कैसे करें<br /> - ओपन सोर्स (MIT) दस्तावेज़, जिसमें कोई भी भाग ले सकता है<br /> <br /> Introduction<br /> 1. MLOps क्या है?<br /> 2. MLOps के घटक<br /> 3. Kubernetes क्यों?<br /> <br /> Setup Kubernetes <br /> 1. परिचय<br /> 2. Kubernetes सेटअप करें<br /> 3. आवश्यक prerequisites इंस्टॉल करें<br /> 4.1. Kubernetes इंस्टॉल करें - K3s<br /> 4.2. Kubernetes इंस्टॉल करें - Minikube<br /> 4.3. Kubernetes इंस्टॉल करें - Kubeadm<br /> 5. Kubernetes modules इंस्टॉल करें<br /> 6. (वैकल्पिक) GPU सेटअप करें<br /> <br /> Setup Components<br /> 1. Kubeflow<br /> 2. MLflow Tracking Server<br /> 3. Seldon-Core<br /> 4. Prometheus &amp; Grafana<br /> <br /> Kubeflow UI Guide <br /> 1. Central Dashboard<br /> 2. Notebooks<br /> 3. Tensorboards<br /> 4. Volumes<br /> 5. Experiments (AutoML)<br /> 6. Kubeflow Pipeline से संबंधित<br /> <br /> Kubeflow <br /> 1. Kubeflow परिचय<br /> 2. Kubeflow अवधारणाएँ<br /> 3. इंस्टॉल requirements<br /> 4. Component - लिखना<br /> 5. Pipeline - लिखना<br /> 6. Pipeline - अपलोड<br /> 7. Pipeline - रन<br /> 8. Component - InputPath/OutputPath<br /> 9. Component - Environment<br /> 10. Pipeline - सेटिंग<br /> 11. Pipeline - रन परिणाम<br /> 12. Component - MLFlow<br /> 13. Component - Debugging<br /> <br /> API Deployment<br /> 1. API Deployment क्या है?<br /> 2. SeldonDeployment डिप्लॉय करें<br /> 3. Seldon Monitoring<br /> 4. Seldon Fields<br /> 5. MLflow से मॉडल<br /> 6. Multi Models<br /> <br /> - जिन चीज़ों को कवर नहीं किया जा सका<br /> - Python virtual environment इंस्टॉल करना </p>