AWS'te ML Modeli Dağıtım ve Test Kalıpları

Makine öğrenimi modellerini üretime dağıtmak, doğru strateji olmadan riskli olabilir. Eğitilmiş bir modelden canlı, güvenilir bir hizmete geçiş, dikkatli planlama, test etme ve sürekli izleme gerektirir. Bu metin tabanlı kurs, AWS'te güvenli ML modeli dağıtımı için temel kavramlar ve pratik stratejiler konusunda size rehberlik eder. Kesinti süresini en aza indirmeyi, dağıtım riskini azaltmayı ve modellerinizin gerçek dünya trafiği altında güvenilir bir şekilde performans göstermesini sağlamayı öğreneceksiniz. Neler öğreneceksiniz: - Bulut hizmetlerine dalmadan önce temel MLOps kavramlarını ve dağıtım terminolojisini anlayın - Modelleri üretimde güvenli bir şekilde test etmek için çok varyantlı dağıtımlar için SageMaker uç noktalarını yapılandırın - Kullanıcıları etkilemeden yeni model sürümlerini canlı trafiğe karşı değerlendirmek için gölge test kalıplarını uygulayın - Güncellemeleri kademeli olarak yayınlamak ve riski en aza indirmek için mavi/yeşil ve kanarya dağıtım stratejilerini uygulayın - Kaymayı ve operasyonel anormallikleri erken tespit etmek için model performansını ve sistem metriklerini izleyin - Temel CI/CD prensiplerini ve gözlemlenebilirlik uygulamalarını makine öğrenimi yaşam döngünüze entegre edin Çekirdek dağıtım kavramları ve terminolojisi ile başlayacak, ardından AWS SageMaker uç noktalarını yapılandırma, trafik yönlendirmeyi yönetme ve temel gözlemlenebilirlik oluşturma üzerine yazılı açıklamalarla ilerleyeceksiniz. Bu kurs, bulut tabanlı ML dağıtımlarına yeni başlayan yazılım mühendisleri, veri bilimcileri ve MLOps uygulayıcı adayları için tasarlanmıştır. Başlamak için ileri düzey AWS deneyimi gerekmez. Üretim makine öğrenimi sistemlerini güvenli ve dayanıklı tutan kalıplarda ustalaşmak için bugün okumaya başlayın.