Aprendizaje automático sin servidor: implementación de modelos en AWS Lambda

Las configuraciones sin servidor tradicionales a menudo tienen dificultades con los requisitos de tamaño y dependencia de los modelos de aprendizaje automático.Esta guía basada en texto le muestra cómo superar estas limitaciones e implementar sus modelos de manera eficiente en AWS. Pasará de ejecutar modelos localmente a ofrecer predicciones en la nube mediante una arquitectura sin servidores de pago por uso y altamente escalable. Lo que aprenderás: - Comprenda los fundamentos de la computación sin servidor y cómo AWS Lambda maneja la inferencia de aprendizaje automático. - Prepare y empaquete artefactos de modelo, almacenándolos de forma segura en AWS S3. - Administre dependencias pesadas como NumPy y Scikit-Learn usando Lambda Layers e imágenes de contenedores. - Configurar los tiempos de ejecución de Lambda, las asignaciones de memoria y los tiempo de espera de ejecación para un rendimiento óptimo. - Exponga sus modelos implementados como API web seguras utilizando AWS API Gateway. - Supervise y depure sus puntos finales sin servidor usando los registros de CloudWatch. El curso comienza con conceptos y terminología esenciales sin servidor antes de guiarlo a través de tutoriales escritos paso a paso sobre modelos de empaquetado, configuración de recursos de AWS y optimización de la canalización de inferencia. Diseñado para científicos de datos principiantes, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores que desean implementar su primer modelo en producción sin administrar una infraestructura de servidor compleja. Es útil tener una familiaridad básica con Python, pero no se requiere experiencia previa en AWS.