Wdrażanie i skalowanie modeli AI za pomocą Cloud Run

Przeniesienie modeli uczenia maszynowego ze środowiska lokalnego do niezawodnego systemu produkcyjnego może być ogromnym wyzwaniem. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez proces pakowania, wdrażania i skalowania modeli AI przy użyciu Cloud Run. Przejdziesz od szkolenia modeli lokalnie do uruchamiania solidnych, automatycznie skalujących się punktów końcowych inferencji w chmurze. Opanowanie wdrożenia bezserwerowego zapewni, że aplikacje AI będą w stanie obsługiwać zmienny ruch bez ręcznego zarządzania infrastrukturą. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje wnioskowania AI i architekturę kontenerów bezserwerowych - Konteneryzuj modele uczenia maszynowego za pomocą Dockera w celu bezproblemowego wdrożenia w chmurze - Skonfiguruj usługi Cloud Run, aby zoptymalizować pamięć, procesor i zachowania skalowania dla obciążeń AI - Wdrażaj bezpieczne punkty końcowe interfejsu API, aby obsługiwać prognozy modelu w sieci - Zastosuj nowoczesne praktyki MLOps, w tym podstawową ciągłą integrację i wersjonowanie dla artefaktów modelu - Monitoruj i rozwiązuj problemy z wdrożonymi modelami za pomocą rejestrowania w chmurze i wskaźników wydajności. Kurs rozpoczyna się od kluczowej terminologii, podstawowych pojęć i podstawowych definicji konteneryzacji i przetwarzania bezserwerowego. Następnie przejdziesz krok po kroku przez pisemne przewodniki i ćwiczenia konfiguracyjne, aby spakować, wdrożyć i skalować własne punkty końcowe modelu. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących programistów, naukowców zajmujących się danymi i aspirujących inżynierów chmur, którzy chcą wdrożyć swoje pierwsze modele AI. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w zakresie infrastruktury chmurowej. Zacznij czytać już dziś, aby przekształcić swoje modele uczenia maszynowego offline w skalowalne, gotowe do produkcji interfejsy API w chmurze.