Pipelines sem servidor e orientados a eventos da AWS para machine learning

Os modelos modernos de machine learning exigem uma infraestrutura escalável, confiável e econômica para executar inferência e orquestrar fluxos de trabalho. A transição de scripts locais para pipelines orientados a eventos prontos para produção na AWS permite automatizar a execução sem gerenciar servidores. Através deste curso escrito, você aprenderá a projetar, configurar e conectar componentes da AWS sem servidor para orquestrar tarefas de machine learning. Você começará com os conceitos fundamentais de arquitetura orientada a eventos e computação sem servidor antes de passar para configurações práticas para processamento de dados e orquestração de modelos. O que você vai aprender: - Entenda os princípios básicos da computação sem servidor e da arquitetura orientada a eventos. - Configure as funções do AWS Lambda para acionar tarefas leves de pré-processamento de dados e inferência de modelos. - Gerencie filas de mensagens assíncronas e desacoplamento com o SQS para garantir a confiabilidade do pipeline. - Coordene fluxos de trabalho ML complexos e de várias etapas usando máquinas de estado Step Functions. - Roteie eventos em tempo real em seu pipeline usando as regras do EventBridge. - Aplique conceitos modernos de infraestrutura como código e práticas de observabilidade para monitorar cargas de trabalho sem servidor. O curso começa com definições fundamentais de serviços sem servidor e padrões orientados a eventos. Você então progredirá através de guias escritos passo a passo e cenários arquitetônicos, aprendendo a conectar cada componente em um pipeline de machine learning coeso e automatizado. Este curso baseado em texto foi projetado para desenvolvedores de software, cientistas de dados e iniciantes em nuvem que desejam criar fluxos de trabalho automatizados na AWS. Nenhuma experiência prévia em arquitetura de nuvem é necessária. Comece a ler hoje mesmo para dominar os blocos de construção da orquestração de machine learning sem servidor.