Implantação de modelos de machine learning na AWS, no Azure e no GCP

Criar um modelo de machine learning é apenas metade da batalha; o valor real vem quando você o implanta na nuvem para que outros possam usá-lo. Navegar pelas ferramentas de implantação dos três principais provedores de nuvem pode parecer avassalador para os iniciantes. Este curso baseado em texto orienta você pelo processo de levar seus modelos de machine learning de um ambiente local e implantá-los com êxito na AWS, no Azure e no GCP. Você entenderá como escolher os serviços certos, configurar ambientes de hospedagem e aplicar os princípios modernos de MLOps para manter seus modelos funcionando sem problemas na produção. O que você aprenderá: compreender os conceitos fundamentais de computação em nuvem e a terminologia-chave para a implantação de machine learning; configurar e iniciar modelos de machine learn na AWS usando o SageMaker; implantar pontos de extremidade de modelo escaláveis nos serviços do Azure Machine Learning; utilizar a IA do GCP Vertex para hospedar e gerenciar modelos preditivos; empacotar seus modelos em Aplique práticas básicas de MLOps, incluindo pipelines simples de CI/CD e monitoramento de modelos. O curso começa com definições essenciais de infraestrutura de nuvem e hospedagem de modelos. Você progredirá através de guias escritos passo a passo para cada plataforma de nuvem principal, seguidos de exercícios práticos sobre containerização e monitoramento de modelo básico. Projetado especificamente para iniciantes, este curso não requer experiência prévia em nuvem, embora uma compreensão básica de Python e conceitos de aprendizado de máquina seja útil. Comece a ler hoje mesmo para preencher a lacuna entre o treinamento de modelos e a implantação na nuvem.