Deployment Model Pembelajaran Mesin dengan FastAPI, Docker, dan AWS

Banyak model machine learning tidak pernah meninggalkan lingkungan pengembangan karena jalan menuju produksi terasa rumit dan terfragmentasi. Kursus ini menjembatani kesenjangan itu dengan mengajarkan Anda bagaimana mengambil model Transformer yang canggih dan mengubahnya menjadi layanan web yang kuat dan dapat diakses. Anda akan bergerak di luar skrip lokal untuk membangun aplikasi tingkat profesional yang siap untuk dunia nyata. Pada akhir kursus ini, Anda akan memiliki pemahaman yang jelas tentang seluruh siklus hidup deployment, mulai dari memilih model yang sudah dilatih hingga menghostingnya di platform awan yang dapat disesuaikan. Anda akan mendapatkan keterampilan untuk membangun API yang efisien, membuat antarmuka interaktif, dan mengelola infrastruktur menggunakan alat standar industri. * Mengerti konsep dasar dari arsitektur Transformer seperti BERT dan ViT * Bangun API web kinerja tinggi untuk inferensi model menggunakan FastAPI * Membuat antarmuka pengguna interaktif untuk alat pembelajaran mesin dengan Streamlit * Containerize aplikasi menggunakan Docker untuk eksekusi konsisten di seluruh lingkungan * Konfigurasi infrastruktur awan di AWS untuk menghost dan skala deploymen Anda * Terapkan teknik optimasi model dan kuantisasi untuk meningkatkan kecepatan inferensi * Implementasi dasar MLOps workflow untuk model versi dan manajemen siklus hidup Kursus ini dimulai dengan terminologi penting dan dasar-dasar model servis sebelum beralih ke pengembangan API praktis dan kontenerisasi. Anda akan menjelajahi bagaimana menjembatani lingkungan awan untuk memastikan model Anda aman, dapat diandalkan, dan berprestasi. Kursus ini dirancang untuk pemula dalam ilmu data dan rekayasa perangkat lunak yang ingin pindah ke dunia MLOps; tidak diperlukan pengalaman deployment sebelumnya. Mulai membangun dan menerapkan aplikasi machine learning yang siap produksi Anda sendiri hari ini.