Déploiement de modèles de Machine Learning avec FastAPI, Docker et AWS

De nombreux modèles de machine learning ne quittent jamais l'environnement de développement car le chemin vers la production semble complexe et fragmenté. Ce cours comble ce fossé en vous enseignant comment prendre des modèles Transformer de pointe et les transformer en services web robustes et accessibles. Vous dépasserez les scripts locaux pour construire des applications de qualité professionnelle prêtes pour le monde réel. À la fin de ce cours, vous aurez une compréhension claire de l'ensemble du cycle de vie du déploiement, de la sélection des modèles pré-entraînés à leur hébergement sur des plateformes cloud évolutives. Vous acquerrez les compétences nécessaires pour construire des API efficaces, créer des interfaces interactives et gérer l'infrastructure à l'aide d'outils standards de l'industrie. * Comprendre les concepts fondamentaux des architectures Transformer comme BERT et ViT * Construire des API web haute performance pour l'inférence de modèles avec FastAPI * Créer des interfaces utilisateur interactives pour les outils de machine learning avec Streamlit * Conteneuriser les applications avec Docker pour une exécution cohérente entre les environnements * Configurer l'infrastructure cloud sur AWS pour héberger et faire évoluer vos déploiements * Appliquer des techniques d'optimisation et de quantification de modèles pour améliorer la vitesse d'inférence * Mettre en œuvre des flux de travail MLOps de base pour le versionnage des modèles et la gestion du cycle de vie Le cours commence par la terminologie essentielle et les bases de la mise à disposition de modèles avant de passer au développement pratique d'API et à la conteneurisation. Vous explorerez ensuite comment naviguer dans les environnements cloud pour garantir que vos modèles sont sécurisés, fiables et performants. Ce cours est conçu pour les débutants en science des données et en ingénierie logicielle qui souhaitent évoluer vers le monde du MLOps ; aucune expérience préalable en déploiement n'est requise. Commencez dès aujourd'hui à construire et à déployer vos propres applications de machine learning prêtes pour la production.