Implantação de modelo de machine learning com serviços gerenciados e sem servidor

Levar modelos de machine learning de um ambiente local para a produção pode ser um desafio sem a infraestrutura certa. A utilização de serviços de nuvem gerenciados e sem servidor permite que você implante modelos escaláveis de forma eficiente sem gerenciar servidores subjacentes.\n\nEste curso somente de texto orienta você desde conceitos de implantação fundamentais até a execução de modelos de machine learning em produção. Você entenderá como empacotar seu código, configurar recursos de nuvem e configurar o dimensionamento automatizado para lidar com o tráfego do mundo real sem problemas.\n\nO que você aprenderá:\n- Entenda os principais conceitos de MLOps e o ciclo de vida das implantações de machine learning\n- Configure as funções sem servidor do AWS Lambda e do GCP para executar a inferência de modelos\n Aprenda a gerenciar dependências de aprendizado de máquina de forma eficiente usando fundamentos de contêiner\n- Implemente a observabilidade e o monitoramento básicos para rastrear o desempenho e os erros do modelo\n - Configure gateways de API para expor seus modelos como terminais seguros e acessíveis na web\n e definições de implantação antes de passar para configurações práticas e padrões de implantações baseadas em código. O material orienta você passo a passo através da configuração de endpoints, gerenciamento de dependências e garantia de prontidão de produção.\n\nEste curso foi projetado para desenvolvedores iniciantes, cientistas de dados e entusiastas da nuvem que desejam implantar seus primeiros modelos sem experiência profunda em infraestrutura. Não é necessário ter conhecimento prévio de administração de nuvem.\n\nComece a ler hoje mesmo para transformar seu código de machine learning local em APIs de nuvens escaláveis e prontas para produção.