Развертывание модели машинного обучения с помощью FastAPI, Docker и AWS

Многие модели машинного обучения никогда не покидают среду разработки, потому что путь к производству кажется сложным и фрагментированным. Этот курс ликвидирует этот разрыв, обучая вас тому, как использовать самые современные модели Transformer и превращать их в надежные, доступные веб-службы. Вы выйдете за рамки локальных сценариев, чтобы создавать профессиональные приложения, готовые к реальному миру. К концу этого курса вы получите четкое представление о полном жизненном цикле развертывания, от выбора предварительно обученных моделей до их размещения на масштабируемых облачных платформах. Вы приобретете навыки создания эффективных API, интерактивных интерфейсов и управления инфраструктурой с помощью стандартных инструментов. * Понимание основных концепций архитектур трансформаторов, таких как BERT и ViT * Создание высокопроизводительных веб-API для моделирования вывода с использованием FastAPI * Создание интерактивных пользовательских интерфейсов для инструментов машинного обучения с Streamlit * Контейнеризация приложений с использованием Docker для последовательного выполнения в различных средах * Настройте облачную инфраструктуру на AWS для размещения и масштабирования развертываний * Применять методы оптимизации и квантования модели для повышения скорости вывода * Внедрение основных рабочих процессов MLOps для версионирования моделей и управления жизненным циклом Курс начинается с основных терминов и основ обслуживания моделей, а затем переходит к практическому развитию API и контейнеризации. Затем вы узнаете, как работать в облачных средах, чтобы обеспечить безопасность, надежность и производительность ваших моделей. Этот курс предназначен для новичков в области науки о данных и разработки программного обеспечения, которые хотят перейти в мир MLOps; не требуется предыдущий опыт развертывания. Начните создавать и развертывать свои собственные готовые к производству приложения машинного обучения сегодня.