Bereitstellung von Machine Learning-Modellen auf AWS mit Serverless

Sie haben ein Machine-Learning-Modell trainiert. Wie können Sie es jedoch in die Produktion überführen, ohne die Komplexität der Serververwaltung? Dieser Kurs bietet einen praktischen Weg zur Bereitstellung Ihrer Modelle als Live-, skalierbare Webservices mit einem serverlosen Ansatz. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, verschiedene ML-Modelle zuverlässig zu verpacken, die erforderliche Cloud-Infrastruktur als Code zu definieren und sie als robuste APIs auf AWS bereitzustellen.Sie werden von einer trainierten Modelldatei zu einem voll funktionsfähigen, produktionsbereiten Endpunkt wechseln, der Vorhersagen bei Bedarf bereitstellen kann. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden serverlosen Konzepte und die wichtigsten AWS-Services wie Lambda, API Gateway und S3. - Konfigurieren und verwalten Sie Cloud-Ressourcen deklarativ mit dem Serverless Framework. - Paket scikit-learn, Keras und andere ML-Modelle mit ihren Abhängigkeiten für serverlose Umgebungen. - Erstellen und Bereitstellen von ML-Services mit herkömmlichen ZIP-Paketen und modernen Container-Images für AWS Lambda. - Erstellen Sie sichere und skalierbare HTTP-APIs, um Echtzeitvorhersagen aus Ihren Modellen zu erstellen. - Üben Sie das Schreiben von Python-Handlerfunktionen, um Modelle zu laden und Inferenzanforderungen effizient zu verarbeiten. - Implementieren Sie grundlegende Protokollierung und Überwachung für Ihre serverlosen Anwendungen mit CloudWatch. Der Kurs beginnt mit grundlegenden serverlosen Prinzipien und einer Einführung in die wichtigsten AWS-Services, die Sie verwenden werden, und führt Sie durch praktische schriftliche Übungen, in denen Sie zunehmend komplexere Machine-Learning-Modelle bereitstellen. Dieser Kurs ist für Anfänger in der Cloud-Bereitstellung gedacht.Obwohl grundlegende Kenntnisse von Python und Konzepten des maschinellen Lernens hilfreich sind, sind keine Vorkenntnisse mit AWS oder dem Serverless Framework erforderlich. Lernen Sie noch heute, wie Sie Ihre Modelle von Ihrer lokalen Maschine in die Produktion überführen.