Deployment Serverless di Machine Learning con AWS API Gateway

Far fare previsioni a un modello di machine learning in un notebook è una cosa, ma renderlo accessibile al mondo è dove risiede il vero valore. Questo corso basato su testo ti guida attraverso il processo di trasformazione dei tuoi modelli addestrati in API serverless pronte per la produzione. Transiterai dallo sviluppo di modelli locali al deployment basato su cloud, imparando come incapsulare i modelli in funzioni serverless leggere ed esporli in modo sicuro ad applicazioni esterne per gestire in modo efficiente le richieste di previsione del mondo reale. Cosa imparerai: * Comprendere i fondamenti dell'architettura serverless, delle API REST e di come AWS Lambda interagisce con API Gateway; * Configurare funzioni AWS Lambda per caricare modelli di machine learning ed eseguire inferenze sui dati in arrivo; * Creare e proteggere endpoint API REST utilizzando API Gateway per gestire richieste POST; * Applicare tecniche di ottimizzazione moderne, come la gestione dei cold start di Lambda e l'ottimizzazione delle dimensioni dei pacchetti; * Implementare sicurezza API di base, monitoraggio e versioning dei modelli per mantenere robusto il tuo deployment. Il corso inizia con concetti fondamentali di architettura cloud e progettazione API prima di passare a spiegazioni scritte passo dopo passo ed esercizi di codice strutturati per distribuire il tuo primo modello. Progettato per data scientist principianti, sviluppatori di software e appassionati di cloud, questo corso non richiede alcuna esperienza pregressa di infrastruttura cloud. Inizia a leggere oggi stesso per colmare il divario tra lo sviluppo di machine learning e il deployment cloud.