AWS Model Training, Optimization, và Deployment

Lấy một mô hình học máy từ một máy tính bảng địa phương đến một môi trường sản xuất đáng tin cậy có thể là một thách thức đáng sợ. Lớp học này hướng dẫn bạn từng bước một qua quá trình đào tạo, tối ưu hóa và triển khai mô hình trên nền tảng đám mây AWS. Thông qua các giải thích rõ ràng và các ví dụ mã thực tế, bạn sẽ học cách tận dụng các dịch vụ AWS để xây dựng các đường ống học máy có thể mở rộng và hiệu quả về chi phí. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các khái niệm đám mây cốt lõi đến thực hiện các chiến lược triển khai thực tế. Bạn sẽ học được gì: - Hiểu các khái niệm học máy cơ bản và kiến trúc AWS SageMaker; - Đào tạo mô hình hiệu quả bằng cách sử dụng các thuật toán tích hợp và container tùy chỉnh trên AWS; - Tối ưu hóa hiệu suất mô hình và giảm chi phí suy luận bằng cách điều chỉnh siêu tham số và biên dịch mô hình; - Thiết lập các mô hình để sản xuất bằng cách dùng các điểm cuối thời gian thực, - Thực hiện các thực tiễn MLOps hiện đại bao gồm giám sát mô hình và phát hiện dữ liệu trôi dạt. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ chính và dịch vụ học máy AWS cơ bản. Sau đó bạn sẽ tiến hành chuẩn bị dữ liệu, cấu hình huấn luyện, kỹ thuật tối ưu hóa và các mô hình triển khai sản xuất khác nhau. Lớp học này được thiết kế cho các kỹ sư học máy tham vọng, các nhà khoa học dữ liệu và các nhà phát triển mới đến AWS. Không cần kinh nghiệm kỹ thuật đám mây trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để làm chủ chu kỳ sống của học máy trên AWS.