Implantação de ML e orquestração de inferência na AWS

A implantação de modelos de machine learning na produção é uma das etapas mais críticas no ciclo de vida da IA, mas a transição de um modelo treinado para um sistema escalável e confiável pode ser um desafio. Este curso escrito estruturado orienta você pelos principais conceitos de implantação de ML, estratégias de inferência e orquestração de fluxo de trabalho na AWS. Você fará a transição de entender a terminologia básica de implantação para projetar pipelines MLOps robustos e automatizados. Ao ler explicações claras e conceituais e lições de texto estruturado, você aprenderá a escolher as opções de hospedagem corretas, gerenciar endpoints de modelo e automatizar suas implantações com eficiência. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de implantação de ML, tipos de inferência e terminologia-chave. - Configure os endpoints do AWS SageMaker para inferência em tempo real, sem servidor e em lote. - Orquestre fluxos de trabalho complexos de aprendizado de máquina usando pipelines de automação em nuvem e CI / CD. - Aplique técnicas de otimização de borda para executar modelos de forma eficiente em dispositivos com recursos limitados. - Implemente o monitoramento e a observabilidade modernos de MLOps para rastrear o desempenho e a deriva do modelo. O curso começa com definições essenciais e princípios fundamentais do serviço de modelo. Você progredirá passo a passo através de explicações escritas que abrangem a configuração de endpoint, automação de pipeline e estratégias avançadas de otimização. Este curso foi projetado para iniciantes, desenvolvedores de software e aspirantes a cientistas de dados que desejam desenvolver habilidades fundamentais em operações de machine learning da AWS. Nenhuma experiência prévia de implementação em nuvem é necessária. Comece a ler hoje mesmo para dominar os conceitos básicos da implantação de machine learning da AWS.