AWS SageMaker: تدريب النماذج ونشرها ومراقبتها
تنقل هذه الدورة نموذج التسرّب من الدورة 20 إلى منظومة SageMaker خطوة بخطوة، من البيانات على S3 حتّى المراقبة والفاتورة، عبر SDK بايثون رسميّ وحلقة تدريب واحدة.
مدّة الدورة: 7 ساعات
ما ستتعلّمه
- تنظيم مشروع تعلّم آليّ داخل SageMaker مع أدنى صلاحيات IAM ممكنة
- تشغيل مهامّ تدريب مُدارة تُغلق العتاد تلقائيًّا بعد ا لانتهاء
- الاختيار بين حاوية مدمجة كـXGBoost وسكربت scikit-learn في «مود سكربت»
- ضبط المعاملات الفائقة بالبحث البيزيّ مع أشغال متوازية وإيقاف مبكّر
- نشر نموذج على نقطة نهاية في الوقت الحقيقيّ ثمّ على نقطة بلا خوادم
- تنفيذ تسجيل شهريّ بالدفعات (Batch Transform) دون نقطة نهاية دائمة
- بناء SageMaker Pipeline مع سجلّ نماذج، وشرط قبول قائم على المقياس
- ضبط Model Monitor مع تنبيهات CloudWatch وميزانية شهريّة صارمة
المتطلّبات المسبقة
- الدورة 20 (MLOps): مفهوم النموذج في الإنتاج، والانزياح، وإعادة التدريب
- أساسيات AWS: حساب مُفعَّل، وS3، وأدوار IAM
- بايثون متوسّط وتجربة مسبقة مع pandas وscikit-learn
وحدات الدورة
- نظرة عامّة على SageMaker ومكوّناته
- Studio والدفاتر وبيئات العمل
- البيانات على S3 ومخزن الميزات
- مهامّ التدريب والحاويات المدمجة
- الحاويات المخصّصة وسكربتات التدريب
- الضبط الآليّ للمعاملات الفائقة
- نقاط النهاية في الوقت الحقيقيّ وبلا خوادم
- التحويل بالدفعات للأحجام الكبيرة
- SageMaker Pipelines وسجلّ النماذج
- المراقبة والتنبيهات والتحكّم في الفاتورة
التقييم والشهادة
يُختَم المسار باختبار من 40 سؤالًا يغطّي الوحدات العشر: قراءة سجلّ تدريب، وتشخيص نقطة نهاية بطيئة، واختيار بين نسخة عاديّة ونسخة Spot، وحساب الفاتورة المرتقبة قبل النقر على الأمر. عند النجاح بنسبة 70٪ أو أكثر تُمنح شهادة الإتمام فورًا، برقم قابل للتحقّق من أيّ طرف على المنصّة.