Bereitstellung von Machine Learning-Modellen mit Python, Flask und MLOps

Die Erstellung eines Machine-Learning-Modells ist nur der erste Schritt. Der wahre Nutzen entsteht, wenn das Modell bereitgestellt und für reale Anwendungen eingesetzt wird. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die wesentlichen Arbeitsabläufe der Modellbereitstellung und MLOps. Sie werden lernen, wie Sie Modelle verpacken, sichere REST-APIs erstellen, in serverlosen Umgebungen bereitstellen und generative KI-Funktionen in moderne Anwendungen integrieren können.Sie werden erfahren, wie man eine Datenbank mit einer REST API erstellt und wie man Datenbankmodelle mit REST entwickelt. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernkonzepte der Modellserialisierung, Speicherung und Umgebungsmigration. - Erstellen Sie funktionale REST-APIs für Scikit-learn-, TensorFlow- und PyTorch-Modelle mit Flask und FastAPI. - Stellen Sie skalierbare, serverlose Machine Learning-APIs mit Cloud-Funktionen und serverlosen Architekturen bereit. - Verfolgen Sie Modelltrainingsläufe, Parameter und Bereitstellungen mit MLflow für strukturierte MLOps-Workflows. - Integrieren Sie generative KI-Modelle, Prompt Engineering und LLM-APIs in Ihre Softwarelösungen. - Nutzen Sie KI-gestützte Entwicklungstools, um Ihre Modellerstellung und Bereitstellungspipeline zu beschleunigen. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen von Modellbereitstellung und API-Design, bevor Sie zu praktischen Bereitstellungsszenarien übergehen.Durch klare schriftliche Erklärungen und codefokussierte Übungen entwickeln Sie sich von der lokalen API-Entwicklung zu cloudfähigen Produktionsaufbauten. Dieser Kurs richtet sich an aufstrebende ML-Ingenieure, Data Scientists und Entwickler, die über ein grundlegendes Verständnis von Python verfügen und lernen möchten, wie Modelle bereitgestellt werden, ohne dass fortgeschrittene Systemtechnikerfahrung erforderlich ist. Starten Sie noch heute Ihre Reise in die Welt der MLOps und erfahren Sie, wie Sie Ihre Machine-Learning-Modelle der Welt zugänglich machen.