Serverless ile AWS'de Makine Öğrenme Modelleri Yükleme

Bir makine öğrenme modeli eğittiniz, ancak sunucuları yönetmenin karmaşıklığı olmadan nasıl üretime girebilirsiniz?Bu kurs, modellerinizi canlı, ölçeklenebilir web hizmetleri olarak sunucusuz bir yaklaşım kullanarak dağıtmaya yönelik pratik bir yol sağlar. Bu kursun sonunda, çeşitli ML modellerini güvenle paketleyebilir, gerekli bulut altyapısını kod olarak tanımlayabilir ve onları AWS'de güçlü API'ler olarak dağıtabilirsiniz.Eğitilen bir model dosyasından, talep üzerine tahminlere hizmet edebilecek tam işlevli, üretime hazır bir son noktaya geçeceksiniz. Ne öğreneceksin: - Lambda, API Gateway ve S3 gibi temel sunucusuz kavramları ve anahtar AWS hizmetlerini anlayın. - Serverless Framework'ü kullanarak bulut kaynaklarını tanımlayıcı olarak ayarlayın ve yönetin. - Paket scikit-learn, Keras ve diğer ML modelleri sunucusuz ortamlar için bağımlılıkları ile. - Hem geleneksel ZIP paketlerini hem de AWS Lambda için modern konteyner görüntülerini kullanarak ML hizmetleri oluşturun ve dağıtın. - Modellerinizden gerçek zamanlı tahminler sunmak için güvenli ve ölçeklenebilir HTTP API'leri oluşturun. - Modelleri yüklemek ve çıkarım taleplerini verimli bir şekilde işlemek için Python işlemci fonksiyonlarını yazmayı pratik edin. - CloudWatch kullanarak sunucusuz uygulamalarınız için temel kayıt ve izleme uygulayın. Kurs temel sunucusuz ilkelerle ve kullanacağınız temel AWS hizmetlerine bir girişle başlar. Oradan, giderek karmaşık makine öğrenme modellerini dağıtarak, pratik yazılı egzersizler yoluyla ilerlersiniz. Bu ders bulut dağıtımında yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Python ve makine öğrenimi kavramlarına temel bir aşinalık yararlı olsa da, AWS veya Serverless Framework ile önceden bir deneyim gerekmez. Modellerinizi yerel makineden üretime nasıl götüreceğinizi bugün öğrenmeye başlayın.