Wdrażanie modeli uczenia maszynowego na platformach AWS, Azure i GCP

Stworzenie modelu uczenia maszynowego to tylko połowa sukcesu. Prawdziwą wartość osiąga się, gdy wdroży się go w chmurze, aby inni mogli z niego korzystać. Poruszanie się po narzędziach wdrażania trzech głównych dostawców chmury może być przytłaczające dla początkujących. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez proces przenoszenia modeli uczenia maszynowego ze środowiska lokalnego i skutecznego wdrażania ich na platformach AWS, Azure i GCP. Zrozumiesz, jak wybrać odpowiednie usługi, skonfigurować środowiska hostingowe i zastosować nowoczesne zasady MLOps, aby Twoje modele działały płynnie w produkcji. Co się nauczysz: Zrozumienie podstawowych pojęć przetwarzania w chmurze i kluczowej terminologii wdrażania uczenia maszynowego; Konfigurowanie i uruchamianie modeli uczenia się maszyn w AWS za pomocą SageMaker; Wdrażanie skalowalnych punktów końcowych modelu w usługach Azure Machine Learning; Wykorzystanie GCP Vertex AI do hostowania modeli predykcyjnych i zarządzania nimi; Pakowanie modeli w Zastosuj podstawowe praktyki MLOps, w tym proste potoki CI / CD i monitorowanie modelu. Kurs rozpoczyna się od podstawowych definicji infrastruktury chmurowej i modelu hostingu. Następnie przejdziesz krok po kroku przez pisemne przewodniki dla każdej głównej platformy chmurowej, a następnie praktyczne ćwiczenia dotyczące konteneryzacji i podstawowego monitorowania modelu. Zaprojektowany specjalnie dla początkujących, ten kurs nie wymaga wcześniejszego doświadczenia w chmurze, chociaż pomocne jest podstawowe zrozumienie koncepcji Pythona i uczenia maszynowego. Zacznij czytać już dziś, aby wypełnić lukę między szkoleniem modeli a wdrażaniem chmury.