课程主页: https://www.coursera.org/learn/deploying-machine-learning-models-in-production
课程概述
在机器学习工程专业化的第四门课程中，我们将深入探讨如何将机器学习模型部署到生产环境中，并使其可供最终用户使用。课程主要内容包括建立可扩展和可靠的硬件基础设施，以满足不同用例的实时和批量推断请求，同时实现遵循现代MLOps实践的工作流自动化和渐进交付。
课程大纲
第一周：模型服务：简介
了解如何将机器学习模型提供给最终用户，并优化推断过程。
第二周：模型服务：模式与基础设施
学习如何通过构建可扩展和可靠的基础设施来提供模型服务，以及实现批量和实时推断结果。
第三周：模型管理与交付
学习如何实施机器学习流程、管道和符合现代MLOps实践的工作流自动化，从而在整个生命周期中管理和审核你的项目。
第四周：模型监控与日志记录
建立程序以检测模型衰退，阻止在持续运行的生产系统中精度降低。
推荐理由
这一课程适合希望将机器学习模型成功部署到生产环境中的学习者。通过本课程，你将掌握从模型服务到监控以及交付的全流程技能，特别是现代MLOps实践中的重要内容，帮助你在实际工作中更加得心应手。同时，课程通过实际案例和工作流的设计，培养了参与者系统性的解决方案思维，对提升职业技能非常有帮助。
总结
如果你正在寻找一种系统的方式来学习如何将机器学习模型部署到生产环境中，并且希望在未来的职业生涯中提升相关技术能力，Coursera的《部署机器学习模型的生产实践》无疑是一个极佳的选择！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/deploying-machine-learning-models-in-production