Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen mit GCP Cloud Functions

Viele Data Scientists können Modelle für maschinelles Lernen trainieren, aber der wahre Wert entsteht, wenn diese Modelle in zugängliche, reale APIs umgewandelt werden. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch den Prozess der Bereitstellung von Python-basierten Machine-Learning-Modellen in der Cloud mithilfe serverloser Technologie. Sie werden von der lokalen Ausführung von Modellen zu Live-Vorhersagen in der Produktion übergehen. Mit serverlosen Cloud Functions auf der GCP erstellen Sie hochskalierbare Vorhersageendpunkte, die nur dann Kosten verursachen, wenn sie Anfragen aktiv verarbeiten. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Prinzipien der serverlosen Architektur und wie sie auf die Bereitstellung von maschinellem Lernen anwendbar sind - Vorbereiten und Serialisieren von Python-Modellen für maschinelles Lernen für Produktionsumgebungen - Schreiben Sie saubere Cloud Functions mit modernen Python-Typhinweisen und strukturierten Umgebungskonfigurationen - Implementieren Sie effiziente Caching-Techniken, um die Vorhersageantwortzeiten zu optimieren und die Rechenkosten zu senken - Konfigurieren Sie sichere HTTP-Endpunkte, um Modellvorhersagen sicher zu bedienen - Überwachen und beheben Sie Ihre serverlosen Bereitstellungen mit Cloud-Protokollierungstools Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten der serverlosen Architektur und der Modellserialisierung und führt Sie dann Schritt für Schritt durch das Schreiben, Konfigurieren und Bereitstellen Ihrer ersten Vorhersage-API. Es ist für Anfänger, Softwareentwickler und Cloud-Enthusiasten gedacht, die die Modellbereitstellung erlernen möchten. Ein grundlegendes Verständnis von Python wird empfohlen, aber keine vorherige Erfahrung mit Cloud-Bereitstellungen ist erforderlich. Lesen Sie noch heute weiter, um Ihre Machine-Learning-Modelle von lokalen Skripts zu skalierbaren Cloud-APIs zu entwickeln.