Bereitstellung von Machine Learning-Modellen mit serverlosen und verwalteten Services

Die Übertragung von Machine-Learning-Modellen aus einer lokalen Umgebung in die Produktion kann ohne die richtige Infrastruktur eine Herausforderung darstellen. Durch die Nutzung serverloser und verwalteter Cloud-Services können Sie skalierbare Modelle effizient bereitstellen, ohne die zugrunde liegenden Server verwalten zu müssen.\n\nDieser reine Textkurs führt Sie von grundlegenden Bereitstellungskonzepten zur Ausführung von Machine-Learning-Modellen in der Produktion. Sie erfahren, wie Sie Ihren Code verpacken, Cloud-Ressourcen konfigurieren und automatische Skalierung einrichten, um den Datenverkehr in der realen Welt nahtlos zu verarbeiten.\n\nWas Sie lernen:\n- Verstehen Sie die Kernkonzepte von MLOps und den Lebenszyklus von Bereitstellungen für maschinelles Lernen\n- Konfigurieren Sie serverlose Funktionen von AWS Lambda und GCP, um Modellinferenz auszuführen\ Lernabhängigkeiten effizient mit Container-Grundlagen zu verwalten\n- Implementieren Sie grundlegende Beobachtungs- und Überwachungsfunktionen, um die Modellleistung und Fehler zu verfolgen\n– Richten Sie API-Gateways ein, um Ihre Modelle als sichere, webfähige Endpunkte bereitzustellen\n‑ Wenden Sie Kostenoptimierungsstrategien für serverlose Machine-Learning-Workloads an\n\nSie beginnen mit den wesentlichen Cloud- Dieser Kurs befasst sich mit den grundlegenden Konfigurations- und Bereitstellungsdefinitionen, bevor wir uns praktischen Konfigurationen und codebasierten Bereitstellungsmustern zuwenden. Das Material führt Sie Schritt für Schritt durch das Einrichten von Endpunkten, das Verwalten von Abhängigkeiten und das Sicherstellen der Produktionsbereitschaft.\n\nDieser Kurs richtet sich an Entwickler, Data Scientists und Cloud-Enthusiasten, die ihre ersten Modelle ohne umfassende Infrastrukturerfahrung bereitstellen möchten. Es sind keine Vorkenntnisse in der Cloud-Administration erforderlich.\n\nLesen Sie weiter, um Ihren lokalen Machine-Learning-Code in skalierbare, produktionsbereite Cloud-APIs zu verwandeln.