Bereitstellung von Machine Learning ohne Server mit AWS API Gateway

Ein maschinelles Lernmodell, das Vorhersagen in einem Notebook macht, ist eine Sache, aber der wahre Wert liegt darin, es der Welt zugänglich zu machen. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch den Prozess, Ihre trainierten Modelle in produktionsbereite serverlose APIs umzuwandeln. Sie werden von der lokalen Modellentwicklung zur cloudbasierten Bereitstellung übergehen und lernen, wie Sie Modelle in leichtgewichtige serverlose Funktionen einbinden und sie sicher externen Anwendungen zur Verfügung stellen, um reale Vorhersageanforderungen effizient zu bearbeiten. Sie lernen: Grundlagen der serverlosen Architektur, REST-APIs und Interaktion von AWS Lambda mit API Gateway; Konfigurieren von AWC Lambda-Funktionen zum Laden von Machine-Learning-Modellen und Ausführen von Inferenzen auf eingehenden Daten; Erstellen und Sichern von REST API-Endpunkten mit API-Gateway zur Verarbeitung von POST-Anforderungen; Anwenden moderner Optimierung Implementieren Sie grundlegende API-Sicherheit, Monitoring und Modellversionierung, um Ihre Bereitstellung robust zu halten.Implementieren und verwalten Sie die API-Versionierung, die für Ihren Anwendungsfall erforderlich ist. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten der Cloud-Architektur und des API-Designs, bevor Schritt für Schritt schriftliche Erklärungen und strukturierte Code-Übungen zur Bereitstellung Ihres ersten Modells folgen. Dieser Kurs wurde für Anfänger, Softwareentwickler und Cloud-Enthusiasten entwickelt und erfordert keine vorherige Erfahrung mit der Cloud-Infrastruktur. Lesen Sie noch heute weiter, um die Lücke zwischen der Entwicklung von Machine Learning und der Cloud-Bereitstellung zu schließen.