Despliegue de Modelos de Machine Learning con FastAPI, Docker y AWS

Muchos modelos de machine learning nunca salen del entorno de desarrollo porque el camino a producción se siente complejo y fragmentado. Este curso cierra esa brecha enseñándote a tomar modelos Transformer de última generación y convertirlos en servicios web robustos y accesibles. Irás más allá de los scripts locales para construir aplicaciones de nivel profesional que estén listas para el mundo real. Al final de este curso, tendrás una comprensión clara de todo el ciclo de vida del despliegue, desde la selección de modelos pre-entrenados hasta su alojamiento en plataformas en la nube escalables. Adquirirás las habilidades para construir APIs eficientes, crear interfaces interactivas y gestionar infraestructura utilizando herramientas estándar de la industria. * Comprender los conceptos fundamentales de las arquitecturas Transformer como BERT y ViT * Construir APIs web de alto rendimiento para inferencia de modelos utilizando FastAPI * Crear interfaces de usuario interactivas para herramientas de machine learning con Streamlit * Contenerizar aplicaciones utilizando Docker para una ejecución consistente en diferentes entornos * Configurar infraestructura en la nube en AWS para alojar y escalar tus despliegues * Aplicar técnicas de optimización y cuantización de modelos para mejorar la velocidad de inferencia * Implementar flujos de trabajo básicos de MLOps para el versionado de modelos y la gestión del ciclo de vida El curso comienza con la terminología esencial y los conceptos básicos de servicio de modelos antes de pasar al desarrollo práctico de APIs y la contenerización. Luego explorarás cómo navegar por entornos en la nube para asegurar que tus modelos sean seguros, confiables y de alto rendimiento. Este curso está diseñado para principiantes en ciencia de datos e ingeniería de software que desean adentrarse en el mundo de MLOps; no se requiere experiencia previa en despliegue. Comienza a construir y desplegar tus propias aplicaciones de machine learning listas para producción hoy mismo.