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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Ce cours fait partie de Spécialisation "ML Production Systems"
Instructeur : Hurix Digital
Inclus avec
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
1 heure à compléter
Planning flexible
Apprenez Ă votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Software Testing
- Catégorie : Continuous Deployment
- Catégorie : Continuous Delivery
- Catégorie : Software Development Methodologies
- Catégorie : Version Control
- Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
- Catégorie : CI/CD
- Catégorie : Performance Tuning
- Catégorie : Continuous Integration
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Git (Version Control System)
- Catégorie : Release Management
- Catégorie : Performance Improvement
- Catégorie : Software Versioning
- Section Compétences masquée. Affichage de 8 compétence(s) sur 15.
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
février 2026
Évaluations
3 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Ce cours fait partie de la Spécialisation "ML Production Systems"
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- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 2 modules dans ce cours
Learners will systematically profile ML inference pipelines, identify performance bottlenecks, and apply optimization techniques like quantization and pruning to achieve real-time performance requirements.
Inclus
2 vidéos2 lectures1 devoir
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.
Inclus
1 vidéo3 lectures2 devoirs
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Felipe M.
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