Distribuzione di Modelli di Machine Learning con AWS Lambda

La distribuzione di modelli di machine learning può essere complessa, ma l'architettura serverless offre una soluzione potente per l'inferenza scalabile ed economicamente vantaggiosa. Questo corso fornisce un percorso chiaro, basato su testo, per comprendere e implementare soluzioni di machine learning serverless. Alla fine di questo corso, sarai in grado di distribuire con sicurezza i tuoi modelli di ML come funzioni serverless su AWS Lambda, gestendo le previsioni in modo efficiente e sicuro. Cosa imparerai: * Comprendere i concetti fondamentali del calcolo serverless e di AWS Lambda. * Preparare i modelli di machine learning per una distribuzione efficiente in un ambiente serverless. * Distribuire modelli di inferenza ML su AWS Lambda utilizzando Python e immagini container. * Integrare le funzioni Lambda con API Gateway per creare endpoint di previsione accessibili. * Implementare il monitoraggio e la registrazione di base per le tue applicazioni ML serverless utilizzando CloudWatch. * Esplorare le pratiche di sicurezza fondamentali e i ruoli IAM per i servizi ML basati su Lambda. * Esercitarsi nell'automazione delle distribuzioni ML serverless utilizzando i principi di Infrastructure-as-Code. Questo corso inizia con i concetti serverless fondamentali, quindi ti guida attraverso la preparazione e la distribuzione dei modelli ML, l'integrazione delle API e la garanzia che le tue applicazioni siano osservabili e sicure. Tratteremo tutto, dal packaging del modello alle strategie di distribuzione automatizzate. Questo corso è progettato per i principianti nel machine learning, nel cloud computing e nello sviluppo serverless che desiderano distribuire modelli ML in modo efficiente. Non è richiesta alcuna esperienza pregressa con AWS o serverless. Inizia oggi il tuo percorso verso la distribuzione di machine learning serverless.