Implementación del modelo Keras sin servidor en AWS y Google Cloud

La implementación de modelos de aprendizaje profundo puede ser compleja y costosa cuando se administra una infraestructura de servidor tradicional. Las arquitecturas sin servidor ofrecen una alternativa escalable y rentable para servir modelos de aprendizaje automático bajo demanda.\n\nEste curso lo guía a través de todo el proceso de preparación, empaquetado e implementación de sus modelos Keras en la nube utilizando funciones sin servidor. Aprenderá a optimizar sus modelos, manejar dependencias y configurar entornos en la nube para servir predicciones del mundo real de manera eficiente.\n\nQué aprenderá:\n- Comprenda los conceptos fundamentales de la computación sin servidor y sus beneficios para el aprendizaje automático\n- Prepare y exporte modelos de Keras para una inferencia eficiente basada en la Aprenda a:\n- Implementar modelos y dependencias de predicción utilizando la contenedorización moderna para superar las limitaciones de tamaño\n– Implemente funciones sin servidor en AWS Lambda y Google Cloud Functions\n‑ Configure la memoria, los tiempos de espera y los recursos de escalado para obtener un rendimiento y un costo óptimos\n‐ Configure puntos de conexión de API seguros para manejar las solicitudes de Este curso de 1 día de duración presenta los principios básicos de la arquitectura sin servidor antes de recorrer los flujos de trabajo de implementación paso a paso en AWS y Google Cloud.\n\nEste curso está diseñado para principiantes y estudiantes intermedios que desean cerrar la brecha entre la capacitación de modelos y la implementación en la nube. No se requiere experiencia previa en ingeniería en la nube, aunque se recomienda familiaridad básica con Python y Keras.\n\nSiga leyendo para dominar la implementación moderna sin servidor y hacer que sus modelos de aprendizaje profundo sean accesibles para el mundo.