AWS, Azure ve GCP'de Makine Öğrenme Modelleri Yönetimi

Bir makine öğrenimi modeli oluşturmak savaşın sadece yarısı; gerçek değer onu buluta dağıttığınızda ve diğerlerinin de kullanabilmesi için gelir. Üç büyük bulut sağlayıcısının dağıtım araçlarını yönetmek, yeni başlayanlar için baskılayıcı olabilir. Bu metin tabanlı kurs, makine öğrenme modellerini yerel bir çevreden alıp AWS, Azure ve GCP'ye başarılı bir şekilde dağıtma sürecini size yönlendirir. Doğru hizmetleri nasıl seçeceğinizi, barındırma ortamlarını nasıl ayarlayacağınızı ve modellerinizi üretimde sorunsuz bir şekilde çalıştırmak için modern MLOps ilkelerini nasıl uygulayacağınızı anlayacaksınız. Ne öğreneceksiniz: Temel bulut bilişim kavramlarını ve makine öğrenimi dağıtımı için kilit terminolojiyi anlayın; SageMaker kullanarak AWS'de makine eğitim modellerini yapılandır ve başlatın; Azure Machine Learning hizmetlerinde ölçeklenebilir model son noktalarını dağıtın; GCP Vertex AI'yi öngörüsel modelleri barındırmak ve yönetmek için kullanın; Modellerinizi Docker kullanarak tutarlı, çevre-agnostik dağıtım için konteynerleri; Basit CI / CD boru hatları ve model izleme de dahil olmak üzere temel MLOps uygulamalarını uygulayın. Kurs, bulut altyapısı ve model barındırma için temel tanımlarla başlar. Daha sonra her büyük bulut platformu için adım adım yazılı kılavuzlardan ilerleyecek, ardından konteynerizasyon ve temel model izleme konusunda pratik egzersizler yapılacak. Özellikle yeni başlayanlar için tasarlanmış olan bu kurs, Python ve makine öğrenimi kavramlarının temel anlayışı yardımcı olmasına rağmen önceden bir bulut deneyimi gerektirmez. Model eğitimi ve bulut dağıtımı arasındaki boşluğu kapatmak için bugün okumaya başlayın.