Distribuzione di modelli di machine learning con GCP Cloud Functions

Molti data scientist possono addestrare modelli di machine learning, ma trasformare questi modelli in API accessibili e reali è dove viene creato il vero valore.Questo corso basato su testo ti guida attraverso il processo di distribuzione di modelli machine learning basati su Python nel cloud utilizzando la tecnologia serverless. Sfruttando Cloud Functions serverless su GCP, potrai creare endpoint di previsione altamente scalabili che incorrono in costi solo quando elaborano attivamente le richieste, e potrai sfruttare le funzionalità di Cloud Function per creare modelli di previsioni in tempo reale. Cosa imparerai: - Comprendere i principi di base dell'architettura serverless e come si applicano alla distribuzione del machine learning - Preparare e serializzare i modelli di apprendimento automatico Python per gli ambienti di produzione - Scrivi funzioni Cloud pulite utilizzando moderni suggerimenti di tipo Python e configurazioni di ambiente strutturato - Implementare tecniche di caching efficienti per ottimizzare i tempi di risposta delle previsioni e ridurre i costi di calcolo - Configurare endpoint HTTP sicuri per servire le previsioni del modello in modo sicuro - Monitorare e risolvere i problemi delle distribuzioni serverless utilizzando strumenti di registrazione cloud Il corso inizia con i concetti fondamentali dell'architettura serverless e della serializzazione dei modelli, quindi si muove passo dopo passo attraverso la scrittura, la configurazione e la distribuzione della prima API di previsione.È progettato per i data scientist principianti, gli sviluppatori di software e gli appassionati di cloud che vogliono imparare la distribuzioni dei modelle. È consigliata una conoscenza di base di Python, ma non è richiesta alcuna esperienza precedente di distribuzione cloud. Inizia a leggere oggi stesso per portare i tuoi modelli di machine learning da script locali ad API cloud scalabili.