Implantação do modelo Keras sem servidor na AWS e no Google Cloud

A implantação de modelos de aprendizagem profunda pode ser complexa e cara ao gerenciar a infraestrutura de servidor tradicional. As arquiteturas sem servidor oferecem uma alternativa escalável e econômica para atender modelos de machine learning sob demanda.\n\nEste curso orienta você por todo o processo de preparação, empacotamento e implantação de seus modelos Keras na nuvem usando funções sem servidor. Você aprenderá a otimizar seus modelos, lidar com dependências e configurar ambientes de nuvem para atender previsões do mundo real de forma eficiente.\n\nO que você aprenderá:\n- Entenda os conceitos fundamentais da computação sem servidor e seus benefícios para o aprendizado de máquina\n- Prepare e exporte modelos do Keras para inferência eficiente baseada em nuvem\n Crie modelos e dependências de previsão usando a containerização moderna para superar limitações de tamanho\n- Implante funções sem servidor no AWS Lambda e no Google Cloud Functions\n– Configure memória, tempos limite e recursos de dimensionamento para obter desempenho e custo ideais\n‑ Configure endpoints de API seguros para lidar com solicitações de previsões\n\nVocê começará com a terminologia e os conceitos principais. Este curso apresenta os principais mecanismos da arquitetura sem servidor antes de percorrer os fluxos de trabalho de implantação passo a passo na AWS e no Google Cloud.\n\nEste curso foi projetado para iniciantes e alunos intermediários que desejam preencher a lacuna entre o treinamento de modelos e a implantação em nuvem. Não é necessária experiência prévia em engenharia de nuvem, embora seja recomendada familiaridade básica com Python e Keras.\n\nContinue lendo para dominar a implantação moderna sem servidor e tornar seus modelos de aprendizado profundo acessíveis ao mundo.