Развертывание моделей машинного обучения с помощью Python, Flask и MLOps

Создание модели машинного обучения — это только первый шаг. Реальная ценность модели проявляется, когда она развернута и готова к использованию в реальных приложениях. В этом текстовом курсе вы узнаете основные рабочие процессы развертывания моделей и операций машинного образования. Вы перейдете от написания локальных скриптов Python к созданию надежных, доступных веб-сервисов. Вы узнаете, как упаковывать модели, создавать безопасные REST API, развертывать в бессерверных средах и интегрировать возможности генеративного ИИ в современные приложения. Что вы узнаете: - Понять основные понятия серийного номера модели, сохранения и миграции среды. - Создание функциональных REST API для моделей Scikit-learn, TensorFlow и PyTorch с использованием Flask и FastAPI. - Разверните масштабируемые, бессерверные API машинного обучения, используя функции облака и архитектуры без сервера. - Отслеживайте запуски, параметры и развертывания тренировок модели с использованием MLflow для структурированных рабочих процессов MLOps. - Интегрируйте генеративные модели ИИ, оперативное проектирование и API LLM в свои программные решения. - Используйте инструменты разработки с помощью искусственного интеллекта, чтобы ускорить создание и развертывание модели. Курс начинается с основных определений моделей обслуживания и дизайна API, а затем переходит к практическим сценариям развертывания. Благодаря четким письменным объяснениям и упражнениям, ориентированным на код, вы пройдете путь от локальной разработки API до готовых к облаку производственных настроек. Этот курс предназначен для начинающих инженеров ML, ученых данных и разработчиков, которые имеют базовое понимание Python и хотят узнать, как развертывать модели, не нуждаясь в продвинутом опыте системной инженерии. Начните свое путешествие в MLOps сегодня и узнайте, как сделать ваши модели машинного обучения доступными всему миру.