Distribuzione di container Docker ML personalizzati su AWS Lambda

La distribuzione di modelli di machine learning spesso si scontra con un muro quando si ha a che fare con le dimensioni delle librerie e i conflitti di dipendenza. Questo corso basato su testo ti guiderà attraverso il processo di containerizzazione dei tuoi modelli di machine learning e la loro distribuzione senza interruzioni su AWS Lambda.Passerai dalla scrittura di script ML locali alla distribuzione di API serverless robuste e pronte per la produzione che si scalano automaticamente. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di serverless e container, inclusi i limiti di AWS Lambda e le basi di Docker. - Crea immagini Docker ottimizzate specificamente su misura per i carichi di lavoro di apprendimento automatico. - Gestisci e spingi le immagini dei contenitori in modo sicuro utilizzando AWS Elastic Container Registry (ECR). - Configura AWS Lambda per eseguire modelli containerizzati personalizzati con impostazioni di memoria e timeout appropriate. - Applicare pratiche MLOps moderne come le build multi-stage per mantenere le dimensioni delle immagini piccole ed efficienti. - Testa e esegui il debug dei tuoi endpoint ML serverless utilizzando strumenti di registrazione strutturata e osservabilità di base. Inizierai con i concetti di base della containerizzazione prima di passare passo dopo passo attraverso la configurazione, la distribuzione e il test. Questo corso è progettato per ingegneri cloud principianti, data scientist e sviluppatori che desiderano distribuire modelli ML senza gestire un'infrastruttura complessa, senza richiedere esperienza precedente in AWS o Docker. Inizia a leggere oggi stesso per padroneggiare la distribuzione del machine learning serverless.