Implantação de fluxos de trabalho de machine learning sem servidor com o AWS Step Functions

Mover um modelo de machine learning de um notebook local para um pipeline de produção automatizado e confiável é um dos maiores desafios da engenharia de nuvem. As implantações manuais geralmente levam a fluxos de trabalho frágeis, gargalos de recursos e falhas de sistema. Este curso fornece um caminho claro para a criação de fluxos de trabalho de machine learning robustos e sem servidor. Através deste guia abrangente somente de texto, você fará a transição da execução manual do modelo para a orquestração totalmente automatizada e orientada por estado. Você obterá as habilidades necessárias para implantar sistemas de ML escaláveis, econômicos e resilientes na nuvem. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais sem servidor e a terminologia-chave da orquestração de aprendizado de máquina baseada em nuvem. - Configure as máquinas de estado do AWS Step Functions para coordenar pipelines de ML complexos e de várias etapas. - Integre as funções do AWS Lambda para lidar com tarefas de pré-processamento de dados e inferência de modelos. - Gerencie e estruture conjuntos de dados com segurança dentro dos buckets do S3 para um consumo de pipeline contínuo. - Aplique os princípios modernos do MLOps para monitorar, rastrear e lidar com erros em seus fluxos de trabalho sem servidor. - Explore conceitos de infraestrutura como código para definir e implantar seus pipelines de orquestração programaticamente. Você começará aprendendo os conceitos essenciais de arquiteturas sem servidor e máquinas de estado antes de passar para tutoriais escritos passo a passo. O curso orienta você através da integração de serviços de computação, armazenamento e orquestração em um sistema coeso e pronto para produção. Este curso foi projetado para aspirantes a engenheiros de ML, cientistas de dados e desenvolvedores de nuvem que são novos na orquestração de pipeline e querem um caminho claro e conceitual para a implantação sem servidor. Não é necessária experiência prévia em infraestrutura de nuvem. Comece a ler hoje mesmo para dominar a arte da orquestração de machine learning sem servidor.