AWS Üzerinde Sunucusuz Makine Öğrenimi İşlem Hatları Oluşturma

Makine öğrenimi modellerini üretime dağıtmak genellikle karmaşık altyapı yönetimi gerektirir. Sunucusuz bir mimariye geçerek, sunucu sağlamaya veya yönetmeye gerek kalmadan ML iş akışlarınızı verimli bir şekilde otomatikleştirebilirsiniz. Bu kurs, AWS üzerinde sunucusuz MLOps'un temel kavramları konusunda size rehberlik eder. Veri işleme, model çıkarımı ve izlemeyi isteğe bağlı olarak ölçeklenen uyumlu, otomatik bir işlem hattına nasıl bağlayacağınızı öğreneceksiniz. Neler öğreneceksiniz: - Sunucusuz mimarilerin ve MLOps düzenlemesinin temel terminolojisini anlayın. - Çok adımlı makine öğrenimi iş akışlarını koordine etmek için AWS Step Functions'ı yapılandırın. - ECR depolarını ve AWS Lambda'yı kullanarak kapsayıcılı ML kodunu dağıtın. - EventBridge kuralları ve zamanlamaları kullanarak işlem hattı tetikleyicilerini otomatikleştirin. - CloudWatch kullanarak işlem hattı sağlığını izleyin ve yürütme metriklerini kaydedin. - İşlem hattınızı tekrarlanabilir şekilde dağıtmak için modern altyapı-kod olarak kavramlarını uygulayın. Adım adım yapılandırma kılavuzlarına dalmadan önce temel tanımları ve sunucusuz tasarım desenlerini keşfederek başlayacaksınız. Yazılı açıklamalar ve pratik kod örnekleri aracılığıyla, veri alımından model tahminine kadar eksiksiz bir iş akışı oluşturacaksınız. Bu kurs, otomatik makine öğrenimi dağıtımını öğrenmek isteyen gelecek vadeden veri bilimcileri, geliştiriciler ve bulut acemileri için tasarlanmıştır. Önceden AWS veya MLOps deneyimi gerekmemektedir. Sunucusuz ML düzenlemesinin temellerinde ustalaşmak için bugün okumaya başlayın.