Phân phối mô hình học máy trên AWS, Azure và GCP

Xây dựng một mô hình học máy chỉ là một nửa trận chiến; giá trị thực sự đến khi bạn triển khai nó vào đám mây để người khác có thể sử dụng nó. Điều hướng các công cụ triển khai của ba nhà cung cấp đám mây lớn có thể cảm thấy áp đảo đối với người mới bắt đầu. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua quá trình lấy các mô hình học máy của bạn từ một môi trường địa phương và triển khai chúng thành công đến AWS, Azure và GCP. Bạn sẽ hiểu cách chọn dịch vụ đúng, cấu hình môi trường lưu trữ, và áp dụng các nguyên tắc MLOps hiện đại để giữ cho mô hình của bạn chạy trơn tru trong sản xuất. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các khái niệm máy tính đám mây cơ bản và thuật ngữ chính cho việc triển khai học máy; Cấu hình và khởi động các mô hình học máy trên AWS bằng cách sử dụng SageMaker; Thiết lập các điểm cuối mô hình có thể mở rộng trên dịch vụ Azure Machine Learning; Sử dụng GCP Vertex AI để lưu trữ và quản lý các mô mẫu dự đoán; Bộ phận mô hình của bạn vào Container sử dụng Docker cho sự triển khai đồng nhất, môi trường-agnostic; Apply MLOps cơ bản, bao gồm các đường ống CI / CD đơn giản và giám sát mô hình. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản của cơ sở hạ tầng đám mây và mô hình lưu trữ. Sau đó bạn sẽ tiến hành qua các hướng dẫn viết từng bước cho mỗi nền tảng đám mây chính, tiếp theo là các bài tập thực tế về containerization và giám sát mô hình cơ bản. Được thiết kế đặc biệt cho người mới bắt đầu, khóa học này không yêu cầu kinh nghiệm trước đó, mặc dù một hiểu biết cơ bản về Python và các khái niệm học máy có ích. Bắt đầu đọc hôm nay để nối kết khoảng cách giữa đào tạo mô hình và triển khai đám mây.