Implantação de modelo de machine learning com FastAPI, Docker e AWS

Muitos modelos de machine learning nunca deixam o ambiente de desenvolvimento porque o caminho para a produção parece complexo e fragmentado.Este curso preenche essa lacuna, ensinando como usar modelos de transformador de última geração e transformá-los em serviços da Web robustos e acessíveis. Você irá além dos scripts locais para criar aplicativos de nível profissional que estão prontos para o mundo real. No final deste curso, você terá uma compreensão clara de todo o ciclo de vida de implantação, desde a seleção de modelos pré-treinados até a hospedagem em plataformas de nuvem escaláveis.Você ganhará as habilidades para criar APIs eficientes, criar interfaces interativas e gerenciar a infraestrutura usando ferramentas padrão do setor. * Entenda os conceitos fundamentais das arquiteturas do Transformer, como BERT e ViT * Construa APIs da Web de alto desempenho para inferência de modelos usando FastAPI * Crie interfaces de usuário interativas para ferramentas de aprendizado de máquina com Streamlit * Containerize aplicativos usando Docker para execução consistente em ambientes * Configurar a infraestrutura de nuvem na AWS para hospedar e dimensionar suas implantações * Aplicar técnicas de otimização e quantização de modelos para melhorar a velocidade de inferência * Implementar fluxos de trabalho básicos do MLOps para versionamento de modelos e gerenciamento de ciclo de vida O curso começa com a terminologia essencial e os conceitos básicos de serviço de modelo antes de passar para o desenvolvimento prático de API e containerização.Você explorará como navegar em ambientes de nuvem para garantir que seus modelos sejam seguros, confiáveis e de alto desempenho. Este curso foi projetado para iniciantes em ciência de dados e engenharia de software que desejam entrar no mundo dos MLOps; não é necessária experiência prévia de implantação.Comece a criar e implantar seus próprios aplicativos de aprendizado de máquina prontos para produção hoje.