Wdrażanie modeli uczenia maszynowego za pomocą Pythona, Flaska i MLOps

Budowanie modelu uczenia maszynowego to tylko pierwszy krok. Prawdziwa wartość pojawia się, gdy model jest wdrożony i gotowy do obsługi rzeczywistych aplikacji. Ten kurs tekstowy prowadzi przez podstawowe przepływy pracy wdrażania modelu i MLOps. Przejdziesz od pisania lokalnych skryptów Python do tworzenia niezawodnych, dostępnych usług internetowych.Zrozumiesz, jak pakować modele, tworzyć bezpieczne interfejsy API REST, wdrażać środowiska bezserwerowe i integrować funkcje AI w nowoczesnych aplikacjach. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia serializacji modelu, oszczędzania i migracji środowiska. - Zbuduj funkcjonalne interfejsy API REST dla modeli Scikit-learn, TensorFlow i PyTorch za pomocą Flask i FastAPI. - Wdrażaj skalowalne, bezserwerowe interfejsy API uczenia maszynowego przy użyciu funkcji chmury i architektur bezserwerowych. - Śledź przebiegi treningowe, parametry i wdrożenia modelu za pomocą MLflow dla ustrukturyzowanych przepływów pracy MLOps. - Zintegruj generatywne modele AI, szybką inżynierię i interfejsy API LLM z rozwiązaniami programowymi. - Wykorzystaj narzędzia programistyczne wspomagające AI, aby przyspieszyć budowę modelu i rurociąg wdrożeniowy. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji modelu serwowania i projektowania interfejsów API, zanim przejdzie do praktycznych scenariuszy wdrażania.Dzięki jasnym pisemnym wyjaśnieniom i ćwiczeniom skoncentrowanym na kodzie, przejdziesz od lokalnego rozwoju interfejsu API do konfiguracji produkcyjnych gotowych do chmury. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących inżynierów ML, naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy mają podstawową wiedzę na temat Pythona i chcą nauczyć się wdrażać modele bez potrzeby zaawansowanego doświadczenia w inżynierii systemów. Rozpocznij swoją podróż w MLOps już dziś i dowiedz się, jak uczynić swoje modele uczenia maszynowego dostępnymi dla świata.