نشر نماذج تعلم الآلة باستخدام FastAPI و Docker و AWS

العديد من نماذج تعلم الآلة لا تغادر بيئة التطوير أبدًا لأن المسار إلى الإنتاج يبدو معقدًا ومجزأ. يسد هذا المساق تلك الفجوة من خلال تعليمك كيفية أخذ أحدث نماذج Transformer وتحويلها إلى خدمات ويب قوية وسهلة الوصول. ستتجاوز البرامج النصية المحلية لبناء تطبيقات احترافية جاهزة للعالم الحقيقي. بنهاية هذا المساق، سيكون لديك فهم واضح لدورة حياة النشر بأكملها، بدءًا من اختيار النماذج المدربة مسبقًا وحتى استضافتها على منصات سحابية قابلة للتوسع. ستكتسب المهارات اللازمة لبناء واجهات برمجة تطبيقات (APIs) فعالة، وإنشاء واجهات تفاعلية، وإدارة البنية التحتية باستخدام أدوات قياسية في الصناعة. * فهم المفاهيم الأساسية لمعماريات Transformer مثل BERT و ViT * بناء واجهات برمجة تطبيقات ويب (APIs) عالية الأداء لاستدلال النماذج باستخدام FastAPI * إنشاء واجهات مستخدم تفاعلية لأدوات تعلم الآلة باستخدام Streamlit * تحويل التطبيقات إلى حاويات باستخدام Docker لضمان التنفيذ المتسق عبر البيئات المختلفة * تكوين البنية التحتية السحابية على AWS لاستضافة عمليات النشر وتوسيعها * تطبيق تقنيات تحسين النماذج والتقدير الكمي (quantization) لتحسين سرعة الاستدلال * تنفيذ مسارات عمل MLOps الأساسية لإدارة إصدارات النماذج ودورة حياتها يبدأ المساق بالمصطلحات الأساسية وأساسيات خدمة النماذج قبل الانتقال إلى التطوير العملي لواجهات برمجة التطبيقات (API) والتحويل إلى حاويات. ستستكشف بعد ذلك كيفية التعامل مع البيئات السحابية لضمان أن نماذجك آمنة وموثوقة وعالية الأداء. هذا المساق مصمم للمبتدئين في علوم البيانات وهندسة البرمجيات الذين يرغبون في دخول عالم MLOps؛ لا يتطلب خبرة سابقة في النشر. ابدأ في بناء ونشر تطبيقات تعلم الآلة الجاهزة للإنتاج الخاصة بك اليوم.