Über diesen Kurs

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Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Stufe „Fortgeschritten“

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

Ca. 13 Stunden zum Abschließen
Englisch

Was Sie lernen werden

  • 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.

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Stufe „Fortgeschritten“

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

Ca. 13 Stunden zum Abschließen
Englisch

von

Placeholder

Duke University

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
Woche 1
3 Stunden zum Abschließen

Introduction to MLflow

3 Stunden zum Abschließen
13 Videos (Gesamt 82 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
Woche
2
Woche 2
3 Stunden zum Abschließen

Introduction to Hugging Face

3 Stunden zum Abschließen
14 Videos (Gesamt 98 min)
Woche
3
Woche 3
3 Stunden zum Abschließen

Deploying Hugging Face

3 Stunden zum Abschließen
13 Videos (Gesamt 76 min)
Woche
4
Woche 4
4 Stunden zum Abschließen

Applied Hugging Face

4 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 65 min)

Häufig gestellte Fragen

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.