Bereitstellung des serverlosen Keras-Modells auf AWS und Google Cloud

Die Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen kann bei der Verwaltung einer herkömmlichen Serverinfrastruktur komplex und teuer sein. Serverlose Architekturen bieten eine skalierbare, kostengünstige Alternative für die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen bei Bedarf.\n\nDieser Kurs führt Sie durch den gesamten Prozess der Vorbereitung, Verpackung und Bereitsetzung Ihrer Keras-Modelle in der Cloud mit serverlosen Funktionen. Sie erfahren, wie Sie Ihre Modelle optimieren, Abhängigkeiten verwalten und Cloud-Umgebungen konfigurieren, um effiziente Vorhersagen für die reale Welt zu ermöglichen.\n\nWas Sie lernen:\n- Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des serverlosen Computings und seine Vorteile für das maschinelle Lernen\n- Vorbereiten und Exportieren von Keras-Modellen für effizientes cloudbasiertes Inferenz\n Dieser Kurs zeigt Ihnen, wie Sie mit AWS Lambda und Google Cloud Functions\n- Speicher, Timeouts und Skalierungsressourcen für optimale Leistung und Kosten konfigurieren\n\nSie richten sichere API-Endpunkte ein, um Vorhersageanforderungen zu verarbeiten\n Sie beginnen mit der Schlüsselterminologie und den Grundlagen der AWS Cloud Function-API. Dieser Kurs zeigt die Kernmechanik der serverlosen Architektur, bevor Schritt-für-Schritt-Bereitstellungsworkflows auf AWS und Google Cloud durchgeführt werden.\n\nDieser Kurs richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene, die die Lücke zwischen Modelltraining und Cloud-Bereinigung schließen möchten. Es sind keine vorherigen Erfahrungen im Bereich Cloud Engineering erforderlich, obwohl grundlegende Kenntnisse in Python und Keras empfohlen werden.\n\nLesen Sie weiter, um die moderne serverlose Bereitstellung zu meistern und Ihre Deep-Learning-Modelle der Welt zugänglich zu machen.