Fondamenti di AWS Compute per carichi di lavoro di machine learning

L'esecuzione di modelli di machine learning richiede una notevole potenza di calcolo. Scegliere l'infrastruttura sbagliata può portare rapidamente a prestazioni lente e bollette del cloud esorbitanti. Questo corso basato su testo ti guida nella selezione, configurazione e ottimizzazione delle risorse di calcolazione AWS appositamente progettate per le attività di machine Learning. Attraverso chiare spiegazioni scritte e configurazioni pratiche, passerai dalle basi del cloud alla gestione sicura degli ambienti di calcolo.Impara come allineare le specifiche hardware con le esigenze del modello, utilizzare i moderni flussi di lavoro dei container e implementare strategie intelligenti di risparmio sui costi. Cosa imparerai: - Comprendere i requisiti hardware di base dei carichi di lavoro di apprendimento automatico, tra cui CPU, GPU e acceleratori specializzati come Trainium e Inferentia. - Selezionare le famiglie di istanze EC2 ottimali per la formazione e la distribuzione di diversi modelli di apprendimento automatico. - Ottimizzare i costi dell'infrastruttura utilizzando i modelli di prezzo AWS, tra cui istanze spot e piani di risparmio. - Configurare ambienti containerizzati utilizzando ECS ed EKS per scalare i microservizi di apprendimento automatico. - Applicare moderni concetti di infrastruttura-as-code per fornire ambienti di calcolo riproducibili. - Implementare il monitoraggio e l'osservabilità di base per monitorare le prestazioni di calcolo e l’utilizzo delle risorse. Il corso inizia con le definizioni fondamentali dei requisiti hardware per il cloud computing e il machine learning, per assicurarti di comprendere il ragionamento alla base delle scelte infrastrutturali. Questo corso è progettato per i principianti ingegneri cloud, aspiranti professionisti MLOps e sviluppatori che desiderano distribuire modelli di apprendimento automatico su AWS.Non è richiesta alcuna esperienza precedente nell'infrastruttura cloud, anche se è utile una familiarità di base con i concetti di apprentimento automatica. Inizia oggi stesso a creare ambienti di elaborazione economici e scalabili per i tuoi carichi di lavoro di machine learning.