Phân phối và thu nhỏ mô hình AI với Cloud Run

Mang các mô hình học máy từ một môi trường địa phương đến một hệ thống sản xuất đáng tin cậy có thể là một thách thức đáng sợ. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua quá trình đóng gói, triển khai và quy mô mô hình AI của bạn hiệu quả bằng cách sử dụng Cloud Run. Bạn sẽ chuyển từ mô hình huấn luyện trong địa phương để khởi động mạnh mẽ, tự động quy mô suy luận điểm cuối trong đám mây. Bằng cách làm chủ triển khai serverless, bạn sẽ đảm bảo các ứng dụng AI của bạn có thể xử lý lưu lượng dao động mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng thủ công. Bạn sẽ học được gì: - Hiểu các khái niệm suy luận AI cơ bản và kiến trúc container không server - Containerize mô hình học máy sử dụng Docker cho việc triển khai đám mây không gian - Cấu hình dịch vụ Cloud Run để tối ưu hóa bộ nhớ, CPU và hành vi quy mô cho các khối lượng công việc AI - Thực hiện các điểm cuối API an toàn để phục vụ dự đoán mô hình cho web Các ứng dụng - Apply hiện đại MLOps thực hành, bao gồm tích hợp liên tục cơ bản và phiên bản cho các đồ tạo tác mô hình của bạn - Monitor và khắc phục các vấn đề triển khai mô hình sử dụng cloud logging và hiệu suất metrics. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ chính, khái niệm cơ bản và định nghĩa cơ bản của containerization và serverless computing. Sau đó bạn sẽ tiến hành qua các hướng dẫn viết từng bước và các bài tập cấu hình để đóng gói, triển khai và quy mô các điểm cuối mô hình của riêng bạn. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phát triển mới, các nhà khoa học dữ liệu và các kỹ sư đám mây tham vọng tìm kiếm để triển khai mô hình AI đầu tiên của họ. Không cần kinh nghiệm cơ sở hạ tầng đám mây trước đó. Bắt đầu đọc ngay hôm nay để biến mô hình học máy ngoài mạng của bạn thành API đám mây sẵn sàng sản xuất.