Erişim tarihi: 2007-09-07.  ^ "Cloud Run: Serverless Inference Guide".

Bir makine öğrenimi modelini geliştirmeden üretime taşımak, özellikle altyapı ve ölçeklendirmeyi yönettiğinde zor olabilir. Cloud Run, sanal makineleri yönetmenin üst üste binmemesi olmadan AI modellerinizi hızlı bir şekilde dağıtmak için güçlü, sunucusuz bir ortam sunar. Bu metin tabanlı kurs, üretim için yapay zeka modellerini dağıtma ve uyarlama sürecinin tamamında size rehberlik eder. Sunucusuz mimari ve konteynerizasyonun temel kavramlarıyla başlayacak, ardından modellerinizi FastAPI ve Docker ile paketleyecek ve sonunda onları gerçek dünya trafiğini verimli bir şekilde yönetmek için Cloud Run'a dağıtacaksınız. Ne öğreneceksiniz: Sunucusuz AI çıkarımı ve konteynerizasyonunun temel kavramlarını anlayın; Docker ve FastAPI gibi modern hafif çerçeveleri kullanarak makine öğrenimi modellerini paketleyin; Otomatik ölçeklendirme ve yüksek erişim için konteyneri AI modellerini Cloud Run'a dağıtın; Çevre değişkenleri, bellek sınırları ve CPU tahsisini ayarlayın Optimum model performansı için; Yayınlarınız için sürümleme ve sağlık kontrolleri de dahil olmak üzere temel MLOps uygulamalarını uygulayın; Soğuk başlangıç zamanlarını azaltmak ve yanıt gecikmesini iyileştirmek için konteyner görüntü boyutlarını optimize edin. Kurs, bulut altyapısı ve konteynerizasyonun temel tanımları ve temel kavramlarıyla başlar. Daha sonra Dock dosyalarını yazma, API son noktalarında modelleri paketleme ve pratik metin tabanlı egzersizlerle buluta dağıtma hakkında adım adım kılavuzları okuyacaktır. Bu kurs, ilk modelini üretime dağıtmak isteyen yeni başlayan bulut mühendisleri, veri bilimcileri ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Önceden bulut dağıtım deneyimi gerekmez, ancak Python ile temel tanıdıklık yararlıdır. Sunucusuz yapay zeka modelinin temellerini öğrenmek için bugün okumaya başlayın.