Acerca de este Curso

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Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Nivel avanzado

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

Aprox. 13 horas para completar
Inglés (English)

Qué aprenderás

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

Aprox. 13 horas para completar
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Ofrecido por

Placeholder

Duke University

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
Semana 1
3 horas para completar

Introduction to MLflow

3 horas para completar
13 videos (Total 82 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario
Semana
2
Semana 2
3 horas para completar

Introduction to Hugging Face

3 horas para completar
14 videos (Total 98 minutos)
Semana
3
Semana 3
3 horas para completar

Deploying Hugging Face

3 horas para completar
13 videos (Total 76 minutos)
Semana
4
Semana 4
4 horas para completar

Applied Hugging Face

4 horas para completar
11 videos (Total 65 minutos)

Preguntas Frecuentes

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.