Wdrażanie modelu uczenia maszynowego za pomocą FastAPI, Docker i AWS

Wiele modeli uczenia maszynowego nigdy nie opuszcza środowiska programistycznego, ponieważ ścieżka do produkcji wydaje się złożona i rozdrobniona.Ten kurs wypełnia tę lukę, ucząc Cię, jak wziąć najnowocześniejsze modele Transformera i przekształcić je w solidne, dostępne usługi internetowe. Wykroczysz poza lokalne skrypty, aby tworzyć profesjonalne aplikacje, które są gotowe do prawdziwego świata. Pod koniec tego kursu będziesz miał jasne zrozumienie całego cyklu życia wdrożenia, od wyboru wstępnie wyszkolonych modeli do hostowania ich na skalowalnych platformach chmurowych.Zdobędziesz umiejętności budowania wydajnych interfejsów API, tworzenia interaktywnych interfejsów i zarządzania infrastrukturą za pomocą standardowych narzędzi branżowych. * Zrozum podstawowe koncepcje architektury transformatorów, takich jak BERT i ViT * Budowanie wysokowydajnych interfejsów API sieci Web do wnioskowania modelu za pomocą FastAPI * Tworzenie interaktywnych interfejsów użytkownika dla narzędzi uczenia maszynowego z Streamlit * Konteneryzacja aplikacji przy użyciu Dockera w celu spójnego wykonania w różnych środowiskach * Skonfiguruj infrastrukturę chmury na AWS, aby hostować i skalować wdrożenia * Zastosuj techniki optymalizacji i kwantyzacji modelu, aby poprawić szybkość wnioskowania * Wdrożyć podstawowe przepływy pracy MLOps do zarządzania wersjami i cyklem życia modelu Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii i podstaw obsługi modeli, a następnie przechodzi do praktycznego tworzenia interfejsów API i konteneryzacji.Następnie zapoznasz się z sposobem poruszania się po środowiskach chmurowych, aby zapewnić bezpieczeństwo, niezawodność i wydajność modeli. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących w dziedzinie nauki o danych i inżynierii oprogramowania, którzy chcą przenieść się do świata MLOps; nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w zakresie wdrażania.Zacznij budować i wdražać własne aplikacje do uczenia maszynowego gotowe do produkcji już dziś.