Almacenamiento en la nube para la implementación de modelos en producción

La implementación de modelos de aprendizaje automático en producción requiere un almacenamiento seguro, escalable y fiable para los artefactos de tus modelos. Este curso basado en texto te guiará a través del uso de Cloud Storage para administrar e implementar tus modelos de manera eficiente. Aprenderá a automatizar la creación de buckets, gestionar cargas y descargas seguras e integrar las operaciones de almacenamiento directamente en sus pipelines de aprendizaje automático basados en Python.Qué aprenderá:Conocer los conceptos fundamentales de almacenaje en la nube y las configuraciones de seguridad para los flujos de trabajo de aprendizajes automáticos. • Crea y administra depósitos de Cloud Storage de forma programática con Python. • Carga, descarga y crea versiones de artefactos de modelos de aprendizaje automático de forma segura. • Implementa etiquetado de metadatos para realizar un seguimiento y una recuperación eficientes de los modelos. • Integra las operaciones de almacenamiento en canalizaciones de implementación automatizadas de MLOps. • Aplicar prácticas modernas de control de acceso para proteger los datos y modelos de entrenamiento confidenciales.Este curso comienza con conceptos esenciales de la nube y te guía paso a paso a través de la escritura de código Python limpio para interactuar con Cloud Storage, culminando en la creación de una canalización optimizada para modelos listos para la producción. Este curso está diseñado para científicos de datos principiantes, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores de software que buscan construir canalizaciones de implementación de modelos basadas en la nube.No se requiere experiencia previa en la Nube, aunque la familiaridad básica con Python es útil.Comience a construir su canalización de implementaciones de modelos nativos en la Nube hoy mismo.