Inferenza e gestione degli endpoint con AWS SageMaker

Questo corso ti guida attraverso le diverse opzioni di inferenza di AWS SageMaker, aiutandoti a passare i modelli dagli ambienti di formazione agli endpoint di produzione scalabili. Imparerai come valutare i requisiti delle tue applicazioni e selezionare l'architettura di distribuzione ottimale.Comprendendo i meccanismi di base di ciascun tipo di endpoint, sarai in grado di configurare ambienti di hosting economici e ad alte prestazioni che si adattano dinamicamente alla domanda degli utenti. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dell'inferenza del machine learning e del modello di servizio su AWS SageMaker. - Configurare endpoint in tempo reale per flussi di lavoro di previsione sincrona a bassa latenza. - Distribuire endpoint asincroni per gestire grandi dimensioni di payload ed esecuzioni di modelli a lungo termine. - Sfrutta l'inferenza serverless per scalare automaticamente l'elaborazione in base al traffico senza gestire l'Infrastruttura. - Eseguire processi di trasformazione batch per l'elaborazione di dati offline ad alta velocità. - Implementare politiche di scalabilità automatica e strategie di ottimizzazione dei costi per mantenere le prestazioni riducendo al minimo le spese. Questo corso di solo testo inizia con la terminologia essenziale e l'architettura di base dell'hosting di modelli, quindi si procede attraverso configurazioni di installazione dettagliate, modelli di scalabilità e framework decisionali pratici per gestire con sicurezza gli endpoint di produzione. Questo corso è progettato per aspiranti professionisti del cloud, data scientist e sviluppatori che sono nuovi nella distribuzione del machine learning e desiderano padroneggiare il modello di servizio su AWS.Non è richiesta alcuna esperienza precedente nella distribuzioni del cloud. Inizia a imparare oggi stesso e padroneggia l'arte di distribuire modelli di machine learning scalabili.