Oficinas

Organização e padrões em projetos são importantes para auxiliar na replicabilidade de seu experimento. Em engenharia de software existem muitas ferramentas bem conhecidas e que podem nos ajudar. A dependência de dados, hiperparâmetros e algoritmos é alta em um projeto de Machine Learning e tudo isso precisa ser mantido e controlado. Controle de versão, CICD, infraestrutura, padrões de código e testes são essenciais para entregar um software com maturidade. Nesta oficina veremos tecnologias para estes passos e colocaremos mãos na massa para construir o pipeline de deploy de uma API para um modelo de Machine Learning.

Requisitos para a oficina: Acesso à internet, notebook (forte recomendação com SO Linux) com Python 3 instalado e um gestor de ambiente virtual de sua preferência. Uma conta pessoal no GitHub. Docker instalado (opcional), mas essencial para confirmar o Deploy localmente.