FastAPI、Docker、および AWS を使用した機械学習モデルのデプロイ

多くの機械学習モデルは、本番環境への移行が複雑で断片化されていると感じられるため、開発環境から抜け出すことがありません。このコースでは、最先端の Transformer モデルを取得し、それらを堅牢でアクセスしやすいウェブサービスに変える方法を教えることで、そのギャップを埋めます。ローカルスクリプトを超えて、実世界に対応できるプロフェッショナルグレードのアプリケーションを構築できるようになります。 このコースを修了すると、事前学習済みモデルの選択からスケーラブルなクラウドプラットフォームでのホスティングまで、デプロイメントライフサイクル全体を明確に理解できます。業界標準のツールを使用して、効率的な API を構築し、インタラクティブなインターフェイスを作成し、インフラストラクチャを管理するスキルを習得します。 * BERT や ViT のような Transformer アーキテクチャの基礎概念を理解する * FastAPI を使用してモデル推論のための高性能ウェブ API を構築する * Streamlit を使用して機械学習ツール用のインタラクティブなユーザーインターフェイスを作成する * 環境全体で一貫した実行のために Docker を使用してアプリケーションをコンテナ化する * デプロイメントをホストおよびスケーリングするために AWS 上でクラウドインフラストラクチャを構成する * 推論速度を向上させるためにモデルの最適化と量子化技術を適用する * モデルのバージョン管理とライフサイクル管理のための基本的な MLOps ワークフローを実装する このコースは、実践的な API 開発とコンテナ化に進む前に、必須の用語とモデルサービングの基本から始まります。次に、モデルが安全で信頼性が高く、高性能であることを保証するために、クラウド環境をナビゲートする方法を探ります。このコースは、MLOps の世界に移行したいデータサイエンスおよびソフトウェアエンジニアリングの初心者向けに設計されています。事前のデプロイメント経験は必要ありません。今日から、独自のプロダクション対応の機械学習アプリケーションの構築とデプロイを開始しましょう。