Deployment di Modelli di Machine Learning con FastAPI, Docker e AWS

Molti modelli di machine learning non lasciano mai l'ambiente di sviluppo perché il percorso verso la produzione sembra complesso e frammentato. Questo corso colma questa lacuna insegnandoti come prendere modelli Transformer all'avanguardia e trasformarli in servizi web robusti e accessibili. Andrai oltre gli script locali per costruire applicazioni di livello professionale pronte per il mondo reale. Alla fine di questo corso, avrai una chiara comprensione dell'intero ciclo di vita del deployment, dalla selezione di modelli pre-addestrati all'hosting su piattaforme cloud scalabili. Acquisirai le competenze per costruire API efficienti, creare interfacce interattive e gestire l'infrastruttura utilizzando strumenti standard del settore. * Comprendere i concetti fondamentali delle architetture Transformer come BERT e ViT * Costruire API web ad alte prestazioni per l'inferenza del modello utilizzando FastAPI * Creare interfacce utente interattive per strumenti di machine learning con Streamlit * Containerizzare le applicazioni utilizzando Docker per un'esecuzione coerente in tutti gli ambienti * Configurare l'infrastruttura cloud su AWS per ospitare e scalare i tuoi deployment * Applicare tecniche di ottimizzazione e quantizzazione del modello per migliorare la velocità di inferenza * Implementare flussi di lavoro MLOps di base per il versioning del modello e la gestione del ciclo di vita Il corso inizia con la terminologia essenziale e le basi del model serving prima di passare allo sviluppo pratico di API e alla containerizzazione. Esplorerai quindi come navigare negli ambienti cloud per garantire che i tuoi modelli siano sicuri, affidabili e performanti. Questo corso è progettato per principianti in data science e ingegneria del software che vogliono entrare nel mondo di MLOps; non è richiesta alcuna esperienza di deployment precedente. Inizia oggi stesso a costruire e distribuire le tue applicazioni di machine learning pronte per la produzione.