Machine Learning-modellen implementeren op AWS met Serverless

U hebt een machine learning-model getraind, maar hoe krijgt u het in productie zonder de complexiteit van het beheren van servers?Deze cursus biedt een praktisch pad om uw modellen te implementeren als live, schaalbare webservices met behulp van een serverloze aanpak. Aan het einde van deze cursus kunt u met vertrouwen verschillende ML-modellen verpakken, de benodigde cloudinfrastructuur als code definiëren en deze als robuuste API's op AWS implementeren.U gaat van een getraind modelbestand naar een volledig functioneel, productieklaar eindpunt dat voorspellingen op aanvraag kan leveren. Wat je leert: - Begrijp de kernconcepten zonder server en de belangrijkste AWS-services zoals Lambda, API Gateway en S3. - Configureer en beheer cloudbronnen declaratief met behulp van het Serverless Framework. - Pak scikit-learn, Keras en andere ML-modellen met hun afhankelijkheden voor serverloze omgevingen. - Bouw en implementeer ML-services met behulp van zowel traditionele ZIP-pakketten als moderne containerafbeeldingen voor AWS Lambda. - Maak veilige en schaalbare HTTP-API's om realtime voorspellingen van uw modellen te leveren. - Oefen het schrijven van Python-handlerfuncties om modellen te laden en inferentieverzoeken efficiënt te verwerken. - Implementeer basisregistratie en monitoring voor uw serverloze applicaties met CloudWatch. De cursus begint met fundamentele serverloze principes en een introductie tot de kern AWS-services die u zult gebruiken.Van daaruit gaat u verder met hands-on schriftelijke oefeningen, waarbij u steeds complexere machine learning-modellen implementeert. Deze cursus is bedoeld voor beginners in cloudimplementatie.Hoewel basiskennis van Python en machine learning-concepten nuttig is, is geen eerdere ervaring met AWS of het Serverless Framework vereist. Leer vandaag nog hoe u uw modellen van uw lokale machine naar de productie kunt brengen.