Distribuzione di modelli di machine learning con AWS Lambda e Docker

La distribuzione di modelli di machine learning in produzione spesso richiede la gestione di infrastrutture complesse, con conseguenti costi elevati di inattività e problemi di scalabilità. Architetture serverless combinate con la containerizzazione offrono un modo potente ed economico per eseguire previsioni su richiesta senza gestire server. In questo corso basato su testo, imparerai come impacchettare modelli di machine learning in container Docker leggeri e distribuirli su AWS Lambda. Transiterai dalla scrittura di codice di inferenza Python locale al lancio di endpoint serverless altamente scalabili e pronti per la produzione. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali del calcolo serverless e delle distribuzioni containerizzate per il machine learning. - Creare immagini Docker specificamente ottimizzate per l'esecuzione dell'inferenza ML all'interno di AWS Lambda. - Configurare funzioni AWS Lambda per servire previsioni utilizzando immagini container. - Ottimizzare le dimensioni dei container e il caricamento dei modelli per ridurre al minimo i cold start serverless. - Implementare il monitoraggio e il logging di base utilizzando CloudWatch per tracciare le prestazioni del modello. - Applicare principi di infrastruttura come codice (infrastructure-as-code) per gestire e aggiornare le distribuzioni in modo affidabile. Il corso inizia con definizioni fondamentali e la teoria dell'esecuzione serverless, prima di guidarti attraverso la configurazione passo passo, la creazione di container e i flussi di lavoro di distribuzione live su AWS. Ti eserciterai attraverso esercizi scritti strutturati e scenari di distribuzione reali. Questo corso è progettato per data scientist principianti, sviluppatori di software e aspiranti ingegneri ML che desiderano apprendere le basi della distribuzione. Non è richiesta alcuna esperienza precedente di cloud engineering, sebbene sia consigliata una conoscenza di base di Python. Inizia a leggere oggi stesso per padroneggiare le basi della moderna distribuzione di modelli serverless.