Phân phối mô hình học máy trên AWS với Serverless

Bạn đã huấn luyện một mô hình học máy, nhưng làm thế nào để đưa nó vào sản xuất mà không cần phải quản lý máy chủ phức tạp? Đến cuối khóa học này, bạn sẽ có thể tự tin đóng gói các mô hình ML khác nhau, xác định cơ sở hạ tầng đám mây cần thiết như mã, và triển khai chúng như API mạnh mẽ trên AWS. Bạn sẽ chuyển từ một tập tin mô hình được đào tạo đến một điểm cuối hoàn toàn hoạt động, sẵn sàng sản xuất có thể phục vụ dự đoán theo yêu cầu. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm không có máy chủ cốt lõi và các dịch vụ AWS chính như Lambda, API Gateway và S3. - Cấu hình và quản lý tài nguyên đám mây tuyên bố sử dụng Serverless Framework. - Bộ gói scikit-learn, Keras, và các mô hình ML khác với các phụ thuộc của chúng cho môi trường không có máy chủ. - Xây dựng và triển khai dịch vụ ML bằng cách sử dụng cả gói ZIP truyền thống và hình ảnh container hiện đại cho AWS Lambda. - Tạo HTTP API an toàn và có thể mở rộng để phục vụ dự đoán thời gian thực từ mô hình của bạn. - Luyện viết hàm xử lý Python để tải mô hình và xử lí yêu cầu suy luận hiệu quả. - Thực hiện đăng ký và giám sát cơ bản cho các ứng dụng không máy chủ của bạn bằng CloudWatch. Chương trình bắt đầu với các nguyên tắc cơ bản không có máy chủ và giới thiệu các dịch vụ AWS cốt lõi mà bạn sẽ sử dụng. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu triển khai đám mây. Mặc dù việc quen thuộc cơ bản với Python và các khái niệm học máy có ích, không cần kinh nghiệm trước đó với AWS hoặc Serverless Framework. Hãy bắt đầu học cách đưa các mô hình của bạn từ máy tính địa phương đến sản xuất ngay hôm nay.