Distribuzione di modelli di Machine Learning con Python, Flask e MLOps

Costruire un modello di machine learning è solo il primo passo; il vero valore si ottiene quando il modello è distribuito e pronto a servire applicazioni reali. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i flussi di lavoro essenziali della distribuzione di modelli e dell'MLOps. Passerai dalla scrittura di script Python locali alla creazione di servizi web robusti e accessibili. Capirai come impacchettare i modelli, creare REST API sicure, distribuire in ambienti serverless e integrare le capacità di AI generativa nelle applicazioni moderne. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di serializzazione del modello, salvataggio e migrazione dell'ambiente. - Costruire REST API funzionali per modelli Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch usando Flask e FastAPI. - Distribuire API di machine learning scalabili e serverless usando funzioni cloud e architetture serverless. - Tracciare le esecuzioni di addestramento del modello, i parametri e le distribuzioni usando MLflow per flussi di lavoro MLOps strutturati. - Integrare modelli di AI generativa, prompt engineering e LLM API nelle tue soluzioni software. - Sfruttare gli strumenti di sviluppo assistiti dall'AI per accelerare la pipeline di costruzione e distribuzione del modello. Il corso inizia con definizioni fondamentali di model serving e design delle API prima di avanzare a scenari di distribuzione pratici. Attraverso chiare spiegazioni scritte ed esercizi focalizzati sul codice, progredirai dallo sviluppo di API locali a configurazioni di produzione pronte per il cloud. Questo corso è progettato per aspiranti ingegneri ML, data scientist e sviluppatori che hanno una conoscenza di base di Python e vogliono imparare a distribuire modelli senza la necessità di un'esperienza avanzata in ingegneria dei sistemi. Inizia oggi il tuo viaggio nell'MLOps e impara come rendere i tuoi modelli di machine learning accessibili al mondo.