Distribuzione di modelli di Machine Learning su AWS con Serverless

Hai addestrato un modello di machine learning, ma come lo metti in produzione senza la complessità della gestione dei server? Questo corso offre un percorso pratico per distribuire i tuoi modelli come servizi web live e scalabili utilizzando un approccio serverless. Alla fine di questo corso, sarai in grado di impacchettare con sicurezza vari modelli ML, definire l'infrastruttura cloud necessaria come codice e distribuirli come API robuste su AWS. Passerai da un file di modello addestrato a un endpoint completamente funzionale e pronto per la produzione che può fornire previsioni su richiesta. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti serverless fondamentali e i servizi AWS chiave come Lambda, API Gateway e S3. - Configurare e gestire le risorse cloud in modo dichiarativo utilizzando il Serverless Framework. - Impacchettare modelli ML come scikit-learn, Keras e altri con le loro dipendenze per ambienti serverless. - Costruire e distribuire servizi ML utilizzando sia pacchetti ZIP tradizionali che moderne immagini container per AWS Lambda. - Creare API HTTP sicure e scalabili per fornire previsioni in tempo reale dai tuoi modelli. - Esercitarsi a scrivere funzioni handler Python per caricare modelli ed elaborare le richieste di inferenza in modo efficiente. - Implementare la registrazione e il monitoraggio di base per le tue applicazioni serverless utilizzando CloudWatch. Il corso inizia con i principi serverless fondamentali e un'introduzione ai servizi AWS principali che utilizzerai. Da lì, progredirai attraverso esercizi pratici scritti, distribuendo modelli di machine learning sempre più complessi. Questo corso è progettato per i principianti nella distribuzione cloud. Sebbene una familiarità di base con Python e i concetti di machine learning sia utile, non è richiesta alcuna esperienza precedente con AWS o il Serverless Framework. Inizia oggi stesso a imparare come portare i tuoi modelli dalla tua macchina locale alla produzione.