Развертывание моделей машинного обучения на AWS, Azure и GCP

Создание модели машинного обучения — это только половина победы. Реальная ценность модели проявляется, когда вы развертываете ее в облаке, чтобы другие могли ею пользоваться. Навигация инструментов развертывания трех основных поставщиков облачных услуг может показаться невероятной для новичков. Этот текстовый курс поможет вам освоить процесс переноса моделей машинного обучения из локальной среды в AWS, Azure и GCP. Вы узнаете, как выбрать нужные сервисы, настроить хостинговые среды и применять современные принципы MLOps, чтобы ваши модели работали гладко в производстве. Что вы узнаете: Понимание основных концепций облачных вычислений и ключевых терминов для развертывания машинного обучения; Настройка и запуск моделей машинного образования на AWS с помощью SageMaker; Развертывание масштабируемых конечных точек модели в службах Azure Machine Learning; Использование GCP Vertex AI для размещения и управления моделями предсказания; Пакетирование моделей в Применять основные методы MLOps, включая простые конвейеры CI/CD и мониторинг моделей. Курс начинается с основных определений облачной инфраструктуры и хостинга моделей. Затем вы пройдете пошаговые письменные руководства по каждой основной облачной платформе, за которыми последуют практические упражнения по контейнеризации и основному мониторингу моделей. Этот курс разработан специально для начинающих, и для его прохождения не требуется предыдущего опыта работы в облаке, хотя полезно иметь базовые знания по Python и концепциям машинного обучения. Начните читать уже сегодня, чтобы преодолеть разрыв между обучением моделей и облачным развертыванием.