Implementazione di flussi di lavoro di machine learning serverless con AWS Step Functions

Spostare un modello di machine learning da un notebook locale a una pipeline di produzione automatizzata e affidabile è una delle maggiori sfide nell'ingegneria del cloud.Le distribuzioni manuali spesso portano a flussi di lavoro fragili, colli di bottiglia delle risorse e guasti di sistema. Questo corso fornisce un percorso chiaro per la creazione di flussi... [-] Attraverso questa guida completa di solo testo, passerai dall'esecuzione manuale del modello all'orchestrazione completamente automatizzata e guidata dallo stato.Acquisirai le competenze necessarie per distribuire sistemi ML scalabili, economici e resilienti nel cloud. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti serverless fondamentali e la terminologia chiave dell'orchestrazione del machine learning basata sul cloud. - Configura le macchine di stato di AWS Step Functions per coordinare pipeline ML complesse e multi-step. - Integrare le funzioni AWS Lambda per gestire le attività di preelaborazione dei dati e di inferenza del modello. - Gestisci e struttura i dataset in modo sicuro all'interno dei bucket S3 per un consumo di pipeline senza soluzione di continuità. - Applica i moderni principi MLOps per monitorare, tracciare e gestire gli errori all'interno dei tuoi flussi di lavoro serverless. - Esplora i concetti di infrastruttura-as-code per definire e distribuire le pipeline di orchestrazione in modo programmatico. Inizierai imparando i concetti essenziali delle architetture serverless e delle macchine di stato prima di passare a tutorial scritti passo-passo.Il corso ti guida attraverso l'integrazione di servizi di elaborazione, storage e orchestrazione in un sistema coeso e pronto per la produzione. Questo corso è progettato per aspiranti ingegneri ML, data scientist e sviluppatori cloud che sono nuovi nell'orchestrazione delle pipeline e desiderano un percorso chiaro e concettuale per la distribuzione serverless. Inizia a leggere oggi stesso per padroneggiare l'arte dell'orchestrazione del machine learning serverless.