MLOps su AWS: Distribuisci e Gestisci Modelli di Machine Learning

Trasferire un modello di machine learning da un notebook locale a un ambiente di produzione affidabile è una delle sfide più critiche nell'AI odierna. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i principi fondamentali delle Operazioni di Machine Learning (MLOps) utilizzando AWS, aiutandoti a passare dalla comprensione dei concetti cloud di base alla creazione di pipeline automatizzate che testano, distribuiscono e monitorano i modelli in produzione. Cosa imparerai: 1. Comprendere la terminologia MLOps fondamentale, i cicli di vita e le basi dell'architettura cloud. 2. Configurare AWS SageMaker per costruire, addestrare e distribuire modelli di machine learning. 3. Implementare pipeline CI/CD per automatizzare la distribuzione dei modelli e il controllo delle versioni. 4. Impacchettare modelli utilizzando le basi dei container con Docker e i servizi container AWS. 5. Monitorare le prestazioni del modello e impostare avvisi per il data drift e la salute del sistema. 6. Applicare i principi dell'infrastruttura come codice per gestire le risorse cloud in modo sistematico. Inizierai con definizioni essenziali e guide concettuali passo-passo, passando gradualmente a pattern architetturali pratici e flussi di lavoro di distribuzione. Attraverso spiegazioni scritte dettagliate e scenari testuali strutturati, costruirai un solido blueprint per sistemi AI pronti per la produzione. Questo corso è pensato per aspiranti ingegneri AI, data scientist e sviluppatori software che sono nuovi a MLOps. Non è richiesta alcuna esperienza pregressa con AWS o DevOps. Inizia a leggere oggi stesso per colmare il divario tra data science e ingegneria di produzione.