Déploiement de modèles de science des données et cloud computing sur GCP

La transition d'un modèle de science des données d'un notebook local vers un environnement de production fiable est l'une des étapes les plus critiques de tout projet d'IA moderne. Ce cours fournit un chemin clair, étape par étape, pour comprendre comment l'infrastructure cloud prend en charge les modèles d'apprentissage automatique dans le monde réel. Vous passerez de l'écriture de code local au déploiement d'API d'apprentissage automatique évolutives, sécurisées et surveillées sur GCP, en acquérant la confiance nécessaire pour gérer les ressources cloud et mettre en œuvre des flux de travail de déploiement modernes. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux du cloud computing et l'architecture GCP pour la science des données. - Empaqueter des modèles d'apprentissage automatique à l'aide d'outils de conteneurisation modernes comme Docker. - Déployer des modèles en tant qu'API Web à l'aide de services cloud évolutifs. - Mettre en œuvre des pipelines MLOps de base pour le déploiement et la gestion des versions automatisés des modèles. - Surveiller les performances des modèles et gérer les prédictions dans des environnements en temps réel et par lots. Le cours commence par la terminologie essentielle, les bases du cloud et les concepts d'empaquetage de modèles avant de vous guider à travers des scénarios de déploiement pratiques et des stratégies de surveillance continue. Vous lirez des explications structurées, analyserez des modèles architecturaux et travaillerez sur des exercices de déploiement écrits étape par étape. Ce cours est conçu pour les data scientists débutants, les ingénieurs logiciels et les analystes qui souhaitent se lancer dans le déploiement cloud, sans expérience préalable du cloud requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour combler le fossé entre la théorie de la science des données et la production cloud.