Distribuzione di modelli di Machine Learning su AWS, Azure e GCP

Costruire un modello di machine learning è solo metà della battaglia; il vero valore si ottiene quando lo si distribuisce nel cloud in modo che altri possano usarlo. Navigare tra gli strumenti di distribuzione dei tre principali fornitori di cloud può sembrare scoraggiante per i principianti. Questo corso basato su testo ti guida attraverso il processo di prendere i tuoi modelli di machine learning da un ambiente locale e distribuirli con successo su AWS, Azure e GCP. Capirai come scegliere i servizi giusti, configurare gli ambienti di hosting e applicare i moderni principi MLOps per mantenere i tuoi modelli in esecuzione senza problemi in produzione. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali del cloud computing e la terminologia chiave per la distribuzione di machine learning; Configurare e avviare modelli di machine learning su AWS usando SageMaker; Distribuire endpoint di modelli scalabili sui servizi Azure Machine Learning; Utilizzare GCP Vertex AI per ospitare e gestire modelli predittivi; Impacchettare i tuoi modelli in container usando Docker per una distribuzione coerente e agnostica all'ambiente; Applicare pratiche MLOps di base, incluse semplici pipeline CI/CD e monitoraggio dei modelli. Il corso inizia con definizioni essenziali di infrastruttura cloud e hosting di modelli. Progredirai quindi attraverso guide scritte passo-passo per ogni principale piattaforma cloud, seguite da esercizi pratici sulla containerizzazione e sul monitoraggio di base dei modelli. Progettato specificamente per i principianti, questo corso non richiede alcuna esperienza cloud precedente, sebbene una comprensione di base di Python e dei concetti di machine learning sia utile. Inizia a leggere oggi per colmare il divario tra l'addestramento dei modelli e la distribuzione nel cloud.