Bereitstellung von Machine Learning-Modellen mit FastAPI, Docker und AWS

Viele maschinelle Lernmodelle verlassen nie die Entwicklungsumgebung, da der Weg zur Produktion komplex und fragmentiert erscheint.Dieser Kurs schließt diese Lücke, indem Sie lernen, wie Sie modernste Transformer-Modelle in robuste, zugängliche Webdienste umwandeln. Sie werden über lokale Skripte hinausgehen, um professionelle Anwendungen zu erstellen, die für die reale Welt bereit sind. Am Ende dieses Kurses verfügen Sie über ein klares Verständnis des gesamten Bereitstellungslebenszyklus, von der Auswahl vortrainierter Modelle bis hin zum Hosting auf skalierbaren Cloud-Plattformen.Sie erwerben die Fähigkeiten, effiziente APIs zu erstellen, interaktive Schnittstellen zu entwerfen und die Infrastruktur mit branchenüblichen Tools zu verwalten. * Grundlegende Konzepte von Transformator-Architekturen wie BERT und ViT verstehen * Erstellen Sie leistungsstarke Web-APIs für die Modellinferenz mit FastAPI * Erstellen Sie interaktive Benutzeroberflächen für Machine Learning-Tools mit Streamlit * Containerisieren von Anwendungen mit Docker für eine konsistente Ausführung in verschiedenen Umgebungen * Konfigurieren Sie die Cloud-Infrastruktur auf AWS, um Ihre Bereitstellungen zu hosten und zu skalieren * Anwenden von Modelloptimierungs- und Quantisierungstechniken zur Verbesserung der Inferenzgeschwindigkeit * Implementieren Sie grundlegende MLOps-Workflows für Modellversionierung und Lebenszyklusmanagement Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und den Grundlagen der Modellbereitstellung, bevor Sie sich der praktischen API-Entwicklung und Containerisierung widmen.Sie werden dann erfahren, wie Sie in Cloud-Umgebungen navigieren können, um sicherzustellen, dass Ihre Modelle sicher, zuverlässig und leistungsstark sind. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger in den Bereichen Data Science und Software Engineering, die in die Welt der MLOps einsteigen möchten. Es ist keine vorherige Bereitstellungserfahrung erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit der Erstellung und Bereitstelling Ihrer eigenen produktionsfertigen Machine-Learning-Anwendungen.