Are you deploying ML models that need to respond in milliseconds, not seconds? In production environments, even the most accurate model becomes worthless if it can't meet real-time performance demands.
Optimize and Manage Your ML Codebase
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Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung fĂĽr ML Production Systems
Dozent: Hurix Digital
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Performance optimization needs systematic profiling and targeted fixes across pipeline stages, from data prep to model execution.
Effective ML workflows depend on branching strategies and CI/CD practices aligned with team size, release pace, and deployment needs.
Production ML systems balance model accuracy with inference speed through techniques like quantization and pruning.
Sustainable ML codebases integrate version control with automated testing and deployment pipelines for quality and velocity.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Performance Testing
- Kategorie: Version Control
- Kategorie: Continuous Deployment
- Kategorie: Continuous Delivery
- Kategorie: Performance Tuning
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Performance Improvement
- Kategorie: CI/CD
- Kategorie: Software Development Methodologies
- Kategorie: Software Versioning
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Model Deployment
- Kategorie: Git (Version Control System)
- Kategorie: Continuous Integration
- Kategorie: Release Management
- Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Wichtige Details
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KĂĽrzlich aktualisiert!
Februar 2026
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3 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung fĂĽr ML Production Systems
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 2 Module
Learners will systematically profile ML inference pipelines, identify performance bottlenecks, and apply optimization techniques like quantization and pruning to achieve real-time performance requirements.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 LektĂĽren1 Aufgabe
Learners will compare Git branching strategies (GitFlow vs Trunk-Based Development), design CI/CD pipelines with automated testing and deployment, and implement version control workflows optimized for ML development teams.
Das ist alles enthalten
1 Video2 LektĂĽren2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
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Häufig gestellte Fragen
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