Implantação do modelo sem servidor na AWS e no GCP

A implantação de modelos de machine learning não deve exigir gerenciamento complexo de infraestrutura. Ao aproveitar os serviços gerenciados sem servidor, você pode colocar seus modelos em produção de forma rápida, segura e econômica. Este curso baseado em texto orienta você através dos principais conceitos e etapas práticas da implantação do modelo serverless. Você passará de entender a serialização básica de modelos para implantar APIs prontas para produção no AWS Lambda e no GCP Cloud Run, com as práticas recomendadas de MLOps modernas. O que você aprenderá: compreender a arquitetura fundamental da hospedagem de modelos sem servidor; configurar o AWS Lambda e o GCP Cloud Run para inferência de machine learning; implantar modelos em contêineres para superar as limitações de armazenamento sem servidores; gerenciar inícios a frio e otimizar o desempenho para previsões em tempo real; integrar gateways de API para expor seus modelos Aplique os conceitos modernos de MLOps para monitorar e atualizar seus modelos implantados. O curso começa com definições essenciais e conceitos de arquitetura antes de guiá-lo passo a passo através de cenários de implantação em ambas as principais plataformas de nuvem. Você aprenderá através de explicações claras, análises conceituais e passos de configuração por escrito. Projetado para cientistas de dados iniciantes, engenheiros de software e entusiastas da nuvem que desejam implantar seus primeiros modelos sem uma experiência profunda em DevOps, este curso não requer conhecimento prévio de infraestrutura de nuvem. Comece a ler hoje mesmo para preencher a lacuna entre o desenvolvimento de machine learning e a implantação na nuvem.