Pipeline AWS serverless ed event-driven per il machine learning

La transizione da script locali a pipeline basate su eventi pronte per la produzione su AWS ti consente di automatizzare l'esecuzione senza dover gestire i server. Attraverso questo corso scritto, imparerai come progettare, configurare e connettere i componenti serverless AWS per orchestrare le attività di apprendimento automatico.Inizierai con i concetti fondamentali dell'architettura guidata da eventi e del serverless computing prima di passare a configurazioni pratiche per l'elaborazione dei dati e l'orchestrazione dei modelli. Cosa imparerai: - Comprendere i principi fondamentali del serverless computing e dell'architettura basata sugli eventi. - Configura le funzioni AWS Lambda per attivare attività di preelaborazione dei dati leggeri e di inferenza del modello. - Gestire le code di messaggi asincroni e il disaccoppiamento con SQS per garantire l'affidabilità della pipeline. - Coordina flussi di lavoro ML complessi e multi-step utilizzando le macchine di stato Step Functions. - Instrada gli eventi in tempo reale attraverso la pipeline utilizzando le regole EventBridge. - Applicare moderni concetti di infrastruttura-as-code e pratiche di osservabilità per monitorare i carichi di lavoro serverless. Il corso inizia con le definizioni fondamentali dei servizi serverless e dei modelli basati sugli eventi, quindi si procede attraverso guide scritte passo-passo e scenari architettonici, imparando come collegare ciascun componente in una pipeline di machine learning coesa e automatizzata. Questo corso basato su testo è progettato per sviluppatori software, data scientist e principianti del cloud che desiderano creare flussi di lavoro automatizzati su AWS. Inizia a leggere oggi stesso per padroneggiare i componenti fondamentali dell'orchestrazione del machine learning serverless.