Implantação de modelos de aprendizado de máquina com Python, Flask e MLOps

Criar um modelo de machine learning é apenas o primeiro passo. O valor real é obtido quando o modelo é implantado e está pronto para atender aplicativos do mundo real. Este curso baseado em texto orienta você pelos fluxos de trabalho essenciais de implantação de modelos e MLOps. Você vai entender como empacotar modelos, criar APIs REST seguras, implantar em ambientes sem servidor e integrar recursos de IA gerativos em aplicativos modernos.Você também aprenderá a criar um modelo de dados para o seu projeto. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos básicos de serialização, economia e migração de ambiente. - Crie APIs REST funcionais para modelos Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch usando Flask e FastAPI. - Implantar APIs de aprendizado de máquina escaláveis e sem servidor usando funções de nuvem e arquiteturas sem servidor. - Acompanhe as execuções, parâmetros e implantações de treinamento de modelos usando o MLflow para fluxos de trabalho MLOps estruturados. - Integre modelos de IA generativos, engenharia rápida e APIs de LLM em suas soluções de software. - Aproveite as ferramentas de desenvolvimento assistidas por IA para acelerar o pipeline de construção e implantação de modelos. Através de explicações claras por escrito e exercícios focados em código, você progredirá do desenvolvimento de API local para configurações de produção prontas para a nuvem. Este curso foi projetado para aspirantes a engenheiros de ML, cientistas de dados e desenvolvedores que têm uma compreensão básica do Python e querem aprender a implantar modelos sem precisar de experiência avançada em engenharia de sistemas. Comece sua jornada em MLOps hoje e saiba como tornar seus modelos de machine learning acessíveis ao mundo.