Развертывание модели машинного обучения с помощью Python и Docker

Многие начинающие специалисты по анализу данных могут создавать высокопроизводительные модели машинного обучения в локальной среде, но не могут поделиться ими с остальными сотрудниками. Преодоление разрыва между анализом данных и разработкой программного обеспечения — ключ к созданию реальной ценности для бизнеса. В этом текстовом курсе вы узнаете, как использовать необработанные модели машинного обучения, обработки естественного языка (NLP) и глубинного обучение, обрабатывать их с помощью чистых веб-API и упаковывать в легкие контейнеры Docker, которые можно надежно запускать в любом месте. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций контейнеризации и написание эффективных DockFiles - Создание надежных веб-API с использованием Flask и современных платформ, таких как FastAPI, для обнаружения ваших моделей - Развертывание управляемой модели случайного леса для обработки запросов на прогнозирование в режиме реального времени - Пакетирование модели кластеризации NLP и модели классификации изображений глубокого обучения для производства - Применять современные передовые методы MLOps для управления зависимостями, переменными среды и жизненными циклами контейнеров Начиная с основных определений API и контейнеров, материал пошагово знакомит вас с письменными объяснениями и практическими реализациями кода, переходя от простых регрессионных моделей к сложным нейронным сетям. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, разработчиков Python и инженеров программного обеспечения, которые хотят расширить свои навыки в области развертывания моделей и основ DevOps. Предыдущий опыт контейнеризации не требуется. Начните читать уже сегодня, чтобы преобразовать свой локальный код машинного обучения в масштабируемые веб-службы, готовые к производству.