Implementación de modelos de aprendizaje automático en Heroku

Construir un gran modelo de aprendizaje automático es solo la mitad de la batalla; el valor real viene cuando lo haces accesible al mundo.Este curso basado en texto lo guía a través de todo el proceso de preparación, empaquetado e implementación de sus modelos de aprendizajes automáticos basados en Python en la nube utilizando Heroku. Al final de este curso, transformará sus scripts de ciencia de datos fuera de línea en API web en vivo y listos para la producción.Comprenderá cómo estructurar sus proyectos, administrar dependencias y manejar las solicitudes web entrantes para entregar predicciones de modelos en tiempo real. Lo que aprenderás: - Comprender la terminología de implementación principal, los protocolos web y los conceptos básicos de la arquitectura de alojamiento en la nube - Configure entornos virtuales limpios y administre las dependencias de Python de manera confiable - Construya un robusto envoltorio de API web alrededor de sus modelos de aprendizaje automático usando FastAPI - Configure e implemente su aplicación en Heroku utilizando la línea de comandos - Escriba pruebas básicas con pytest para verificar sus puntos finales antes de ir en vivo - Monitoree y solucione los problemas de sus modelos implementados utilizando herramientas de registro en la nube Comenzamos con los conceptos fundamentales de los puntos finales web y el diseño de API, lo que garantiza que tenga una comprensión sólida de los conceptoes básicos.A partir de ahí, aprenderá paso a paso cómo escribir código API limpio, empaquetar su modelo y enviarlo en vivo a un entorno de nube. Este curso está diseñado para científicos de datos principiantes, desarrolladores de Python y entusiastas del aprendizaje automático que desean compartir sus modelos con el mundo.No se requiere experiencia previa en DevOps o desarrollo web. Comience a leer hoy mismo para convertir sus modelos locales de aprendizaje automático en servicios web accesibles y en vivo.