北京
从模型到生产环境，认证覆盖MLOps全流程
构建一个机器学习模型只是开始。真正的挑战往往出现在模型需要部署、监控、更新和维护的时候。GSDC Certified MLOps Professional项目面向希望理解机器学习工作流如何在整个生命周期中被更有效管理的专业人士。
该项目覆盖将机器学习系统从实验阶段推进到生产导向工作流的关键领域。学习内容包括：
- 机器学习生命周期管理与自动化
- 实验跟踪与模型注册
- 机器学习流水线的持续集成与持续交付
- 容器化与部署
- 模型服务、监控与可复现性
- Kubernetes部署基础
- LLMOps、检索增强生成、提示工程与AgentOps
项目还引入了MLflow、Docker、GitHub Actions、TFX、Prometheus、Grafana、LangChain和Kubernetes等技术。
认证纳入大语言模型与智能体运维内容
人工智能运维正在快速变化。除了传统MLOps实践，今天的专业人士越来越多地接触大语言模型和其他先进人工智能系统。GSDC项目通过纳入LLMOps、检索增强生成和AgentOps等概念来反映这一演变。
这使得学习体验对既关注成熟机器学习运维、又关注新型人工智能工作流的专业人士都具有相关性。
面向技术从业者的实践学习与考试结构
该认证项目包括专家设计的学习资源、实践用例、顶点项目、模拟考试和自定进度学习。机器学习工程师、数据科学家、DevOps工程师、数据工程师、云专业人员、软件工程师、人工智能与机器学习顾问、项目经理和技术负责人均可从中受益。此前具备机器学习或DevOps知识会有帮助，但并非强制要求。
认证评估包含40道选择题，考试时长90分钟，通过分数为65%。认证有效期为5年，并提供一次免费重考机会。
为机器学习生命周期和现代人工智能运维提供结构化路径
对于正在了解MLOps认证或寻求受认证的机器学习运维凭证的专业人士，该项目提供了一个结构化机会，帮助他们在机器学习生命周期和现代人工智能运维方面建立知识体系。更多信息可通过GSDC官网的MLOps认证页面获取。
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