Bereitstellung von Machine Learning-Modellen als serverlose Funktionen

Die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen ist oft mit der komplexen Herausforderung verbunden, Server zu verwalten, Ressourcen bereitzustellen und die Infrastruktur zu skalieren. Durch den Übergang zu einer serverlosen Architektur können Sie sich ausschließlich auf den Code Ihres Modells konzentrieren, während der Cloud-Anbieter die Skalierung automatisch übernimmt.\n\nIn diesem schriftlichen Kurs erfahren Sie, wie Sie Machine-Learning-Modelle als serverlose Funktionen verpacken, bereitstellen und verwalten. Wenn Sie die Kernmechanik des serverlosen Computings verstehen, können Sie kostengünstige, hoch skalierbare Vorhersage-APIs erstellen, die nur ausgelöst werden.\n\nWas Sie lernen werden:\n- Verstehen Sie die Grundkonzepte der serverloser Architektur und wie sie auf maschinelle Lernworkflows angewendet werden kann.\n- Konfigurieren Sie serverlose Funktionen auf AWS und GCP, um Host vortrainierte Modelle.\n- Verpacken Sie Modellabhängigkeiten effizient mit Container-Images, um die Standardgrößenbeschränkungen für die Bereitstellung zu umgehen.\n– Wenden Sie Kaltstart-Mitigationstechniken an, um schnelle, reaktionsschnelle Modellvorhersagen zu gewährleisten.\n‑ Entwerfen Sie leichtgewichtige API-Endpunkte, um Vorhersungen für maschinelles Lernen für Clientanwendungen bereitzustellen.\n‐ Üben Sie Überwachung und Debuggen von serverlosen Modellbereitstellungen mit integrierten Cloud-Protokollierungstools.\n\nSie lernen zunächst die grundlegende serverlose Terminologie und die architektonischen Unterschiede zwischen herkömmlichen Servern und Funktionen als Dienst kennen. Von dort aus werden Sie Schritt für Schritt schriftliche Anleitungen zur Vorbereitung Ihrer Modelle, zum Verwalten von Abhängigkeiten und zur Ausführung erfolgreicher Bereitstellungen durchlaufen.\n\nDieser Kurs richtet sich an Anfänger im Bereich Machine Learning, Data Scientists und Entwickler, die ihre Modelle einfach bereitstellen möchten. Es sind keine vorherigen Erfahrungen mit Cloud-Infrastrukturen erforderlich.\n\nLesen Sie noch heute weiter, um die Grundlagen der modernen, serverlosen Modellbereitstellung zu erlernen.