Erstellen serverloser Machine Learning-Pipelines auf AWS

Die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen in der Produktion erfordert oft ein komplexes Infrastrukturmanagement. Durch den Wechsel zu einer serverlosen Architektur können Sie Ihre ML-Workflows effizient automatisieren, ohne Server bereitstellen oder verwalten zu müssen. Dieser Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte von serverlosen MLOps auf AWS. Sie erfahren, wie Sie Datenverarbeitung, Modellinferenz und Überwachung in einer kohärenten, automatisierten Pipeline verbinden, die sich nach Bedarf skalieren lässt. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernterminologie der serverlosen Architekturen und der MLOps-Orchestrierung. - Konfigurieren Sie AWS Step Functions, um mehrstufige Machine-Learning-Workflows zu koordinieren. - Stellen Sie containerisierten ML-Code mithilfe von ECR-Repositorys und AWS Lambda bereit. - Automatisieren Sie Pipeline-Trigger mit EventBridge-Regeln und -Zeitplänen. - Überwachen Sie den Pipeline-Status und protokollieren Sie Ausführungskennzahlen mit CloudWatch. - Wenden Sie moderne Infrastruktur-as-Code-Konzepte an, um Ihre Pipeline wiederholbar bereitzustellen. Sie beginnen mit der Erkundung der wesentlichen Definitionen und serverlosen Designmuster, bevor Sie in die Schritt-für-Schritt-Konfigurationsanleitungen eintauchen. Durch schriftliche Erläuterungen und praktische Codebeispiele bauen Sie einen kompletten Workflow von der Datenaufnahme bis zur Modellvorhersage auf. Dieser Kurs richtet sich an angehende Data Scientists, Entwickler und Cloud-Einsteiger, die die automatisierte Bereitstellung von Machine Learning erlernen möchten. Es sind keine vorherigen AWS- oder MLOps-Erfahrungen erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Grundlagen der serverlosen ML-Orchestrierung zu erlernen.