К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Develop Production-Ready ML APIs with MLOps · LearnSpace
Назад в каталог
courseraПрограммирование

Develop Production-Ready ML APIs with MLOps

Курс от Coursera
Средний≈ 3.3 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

This intermediate-level course is designed for machine learning engineers and developers who want to move beyond experiments and ship reliable ML systems. Learners will learn how to apply core MLOps practices such as version control, pull requests, and CI/CD pipelines to keep an ML codebase healthy and production-ready. Learners will also design modular software components and build a FastAPI microservice that serves a transformer model through a clean, well-defined API. Through short videos, guided coaching conversations, hands-on learning activities, and an ungraded lab, Learners will practice real workflows used by ML teams in industry. By the end of the course, Learners will be able to confidently collaborate on ML codebases, pass automated quality checks, and deploy machine learning models behind scalable APIs.

Навыки, которые вы освоите

API DesignCI/CDMLOps (Machine Learning Operations)Software Quality AssuranceMaintainabilityCode ReviewAI Workflows

Программа курса

1 модулей · 15 учебных материалов

01Develop Production-Ready ML APIs with MLOps15 материалов

Maintaining ML Code Quality with Version Control and CI/CD

Course Introduction & Welcome ВидеоUnderstanding Team-Based ML WorkflowsDIALOGUEFrom Notebook to Production MLВидеоGitFlow and Pull Requests for ML TeamsЧтение

Учитесь у экспертов

Professionals in the Industry

ansrsource instructors

Develop Production-Ready ML APIs with MLOps
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 3.3 ч

1 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Итальянский, Корейский, Пушту, Индонезийский, Испанский, Дари, Японский

Часть программы вашего университета
CI/CD Pipelines and Automated Testing for MLВидео
Hands-On Activity: Reviewing a Pull Request with CI ChecksЗадание

Designing Modular ML APIs for Model Serving

From Model Artifact to API ServiceВидеоThinking in Services, Not ScriptsDIALOGUEDesigning Clean Prediction APIs with FastAPIВидеоUsing Protobuf for ML Inference RequestsЧтениеHands-On Activity: Sketching a /predict API ContractЗаданиеAPI Design Trade-Offs in Production MLDIALOGUEBuild and Validate a Production-Style ML APIЛабораторнаяCongratulations and Continuous Learning JourneyВидеоGraded Assessment: Production-Ready ML APIs and MLOps Задание