TensorFlow-Datenpipelines und Modellbereitstellung

Die Erstellung eines maschinellen Lernmodells ist nur die halbe Miete. Der wahre Wert entsteht, wenn das Modell in die Hände der Benutzer gelangt. Der Übergang vom Training eines Modells in einem Notebook zur effizienten Ausführung in der Produktion erfordert ein fundiertes Verständnis von Datenpipelines und verschiedenen Bereitstellungsstrategien. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch den Prozess der Datenvorbereitung und Bereitstellung von TensorFlow-Modellen auf verschiedenen Plattformen.Sie lernen, wie Sie Hochleistungs-Datenpipelines entwerfen, Modelle für ressourcenbeschränkte Umgebungen optimieren und Vorhersagen über Webbrowser, mobile Anwendungen und Cloud-APIs bereitstellen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie den Kernlebenszyklus von Machine-Learning-Modellen vom Training bis zur Produktionsbereitstellung. - Erstellen Sie Eingabepipelines mit hohem Durchsatz mithilfe der tf.data API und implementieren Sie Best Practices wie Caching und Prefetching. - Stellen Sie interaktive Machine-Learning-Modelle direkt im Browser mit TensorFlow.js bereit. - Optimieren und konvertieren Sie Modelle für mobile und IoT-Geräte mit TensorFlow Lite und Post-Training-Quantisierung. - Konfigurieren Sie eine skalierbare Model-Serving-Infrastruktur mit TensorFlow Serving und containerfähigen Bereitstellungsmustern. Sie werden zunächst grundlegende Datenpipeline-Konzepte erkunden, bevor Sie zu praktischen Bereitstellungsszenarien übergehen.Durch detaillierte schriftliche Erklärungen und Code-Snippets meistern Sie die Mechanik der Anpassung von Modellen für Web-, mobile und Serverumgebungen. Dieser Kurs richtet sich an Entwickler, Data Scientists und angehende Machine Learning-Ingenieure, die ein grundlegendes Verständnis von Python und Machine Learning Konzepten haben und lernen möchten, wie sie ihre Modelle bereitstellen können.Keine fortgeschrittene Produktionstechnikerfahrung ist erforderlich. Lesen Sie noch heute weiter, um die Lücke zwischen der Theorie des maschinellen Lernens und der Bereitstellung in der Produktion zu schließen.