Triển khai Mô hình Học máy với FastAPI, Docker và AWS

Nhiều mô hình học máy không bao giờ rời khỏi môi trường phát triển vì con đường đến sản xuất có vẻ phức tạp và rời rạc. Khóa học này thu hẹp khoảng cách đó bằng cách dạy bạn cách lấy các mô hình Transformer tiên tiến và biến chúng thành các dịch vụ web mạnh mẽ, dễ tiếp cận. Bạn sẽ vượt ra ngoài các tập lệnh cục bộ để xây dựng các ứng dụng chuyên nghiệp sẵn sàng cho thế giới thực. Cuối khóa học này, bạn sẽ hiểu rõ toàn bộ vòng đời triển khai, từ chọn các mô hình được đào tạo trước đến lưu trữ chúng trên các nền tảng đám mây có thể mở rộng. Bạn sẽ có được các kỹ năng để xây dựng API hiệu quả, tạo giao diện tương tác và quản lý cơ sở hạ tầng bằng các công cụ tiêu chuẩn ngành. * Hiểu các khái niệm nền tảng của kiến trúc Transformer như BERT và ViT * Xây dựng API web hiệu suất cao cho suy luận mô hình bằng FastAPI * Tạo giao diện người dùng tương tác cho các công cụ học máy bằng Streamlit * Đóng gói ứng dụng bằng Docker để thực thi nhất quán trên các môi trường * Cấu hình cơ sở hạ tầng đám mây trên AWS để lưu trữ và mở rộng các triển khai của bạn * Áp dụng các kỹ thuật tối ưu hóa và lượng tử hóa mô hình để cải thiện tốc độ suy luận * Triển khai quy trình MLOps cơ bản để quản lý phiên bản và vòng đời mô hình Khóa học bắt đầu với các thuật ngữ thiết yếu và các khái niệm cơ bản về phục vụ mô hình trước khi đi vào phát triển API thực tế và đóng gói. Sau đó, bạn sẽ khám phá cách điều hướng môi trường đám mây để đảm bảo các mô hình của bạn an toàn, đáng tin cậy và có hiệu suất cao. Khóa học này được thiết kế cho người mới bắt đầu trong khoa học dữ liệu và kỹ thuật phần mềm, những người muốn bước vào thế giới MLOps; không yêu cầu kinh nghiệm triển khai trước đó. Bắt đầu xây dựng và triển khai các ứng dụng học máy sẵn sàng cho sản xuất của riêng bạn ngay hôm nay.