Serverloses maschinelles Lernen: Bereitstellen von Modellen auf AWS Lambda

Herkömmliche serverlose Konfigurationen haben oft mit den Größen- und Abhängigkeitsanforderungen von Machine-Learning-Modellen zu kämpfen. Dieser textbasierte Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie diese Einschränkungen überwinden und Ihre Modelle effizient auf AWS bereitstellen können. Sie werden von der lokalen Ausführung von Modellen zur Bereitstellung von Vorhersagen in der Cloud übergehen, wobei Sie eine hochgradig skalierbare, serverlose Architektur mit nutzungsbasierter Bezahlung nutzen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundlagen des serverlosen Computings und wie AWS Lambda mit maschinellen Lerninferenzen umgeht. - Bereiten Sie Modellartefakte vor und packen Sie sie, indem Sie sie sicher in AWS S3 speichern. - Verwalten Sie schwere Abhängigkeiten wie NumPy und Scikit-Learn mit Lambda Layers und Container-Images. - Konfigurieren Sie Lambda-Laufzeiten, Speicherzuweisungen und Ausführungszeitlimits für eine optimale Leistung. - Stellen Sie Ihre bereitgestellten Modelle als sichere Web-APIs mit AWS API Gateway bereit. - Überwachen und debuggen Sie Ihre serverlosen Endpunkte mit CloudWatch-Protokollen. Der Kurs beginnt mit grundlegenden serverlosen Konzepten und Terminologie, bevor Sie Schritt für Schritt durch schriftliche Tutorials zum Packaging von Modellen, zur Konfiguration von AWS-Ressourcen und zur Optimierung Ihrer Inferenz-Pipeline geführt werden. Entwickelt für Data Scientists, Machine Learning-Techniker und Entwickler, die ihr erstes Modell in der Produktion bereitstellen möchten, ohne eine komplexe Serverinfrastruktur verwalten zu müssen. Grundlegende Kenntnisse in Python sind hilfreich, aber keine vorherige AWS-Erfahrung ist erforderlich. Lesen Sie noch heute, wie Sie Ihre Machine-Learning-Modelle in die Cloud übertragen.