Chia Sẻ Khóa Học Deploy ML Model Trong Production Với FastAPI Và Docker 2024 [Update Tháng 10/2024] [Khóa 6376 A]
Deploy ML Model với ViT, BERT và TinyBERT HuggingFace Transformers với Streamlit, FastAPI và Docker tại AWS.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Deploy các Machine Learning Model với FastAPI: Học cách build và deploy các RESTful API để phục vụ các mô hình ML một cách hiệu quả.
- ✓ Làm chủ Cloud-Based ML Deployment với AWS: Có được kinh nghiệm thực tế về triển khai, quản lý và mở rộng quy mô các mô hình ML trên AWS EC2 và S3.
- ✓ Tự động hóa các hoạt động ML với Boto3 và Python: Tự động hóa các tác vụ đám mây như tạo instance, data storage và security configuration bằng Boto3.
- ✓ Containerize các ứng dụng ML bằng Docker: Xây dựng và quản lý các Docker container để đảm bảo triển khai ML nhất quán và có thể mở rộng trên nhiều môi trường.
- ✓ Streamline Model Inference với Real-Time API: Phát triển các API hiệu suất cao giúp đưa ra dự đoán nhanh và chính xác cho các ứng dụng cấp độ sản xuất.
- ✓ Tối ưu hóa các Machine Learning Pipeline cho Production: Thiết kế và triển khai các end-to-end ML pipeline, từ data ingestion đến model deployment, bằng cách sử dụng các phương pháp hay nhất.
- ✓ Triển khai ML Infrastructure an toàn và có khả năng mở rộng: Tìm hiểu cách tích hợp các giao thức bảo mật và tính năng mở rộng vào ML deployment trên nền tảng đám mây của bạn.
- ✓ Tạo các ứng dụng Web tương tác với Streamlit: Build và deploy các ứng dụng web tương tác hỗ trợ ML, dễ truy cập và thân thiện với người dùng.
- ✓ Deploy Transformers cho NLP và Computer Vision: Fine-tune và deploy TinyBERT và Vision Transformers cho sentiment analysis, disaster tweet và hình ảnh.
- ✓ Giám sát và duy trì các mô hình ML trong Production: Triển khai monitoring, A/B testing, và bias detection để đảm bảo các mô hình của bạn vẫn đáng tin cậy và hiệu quả trong Production.
Chào mừng bạn đến với Production-Grade ML Model Deployment với FastAPI, AWS, Docker và NGINX!
Mở khóa sức mạnh của ML model deployment liền mạch với khóa học toàn diện của chúng tôi, Deploy ML Model trong Production với FastAPI, AWS, Docker, và NGINX. Khóa học này được thiết kế cho các data scientist, machine learning engineer, và cloud practitioner đã sẵn sàng đưa mô hình của họ từ development lên production. Bạn sẽ có được các kỹ năng cần thiết để triển khai, mở rộng quy mô và quản lý các mô hình học máy của mình trong môi trường thực tế, đảm bảo chúng mạnh mẽ, có thể mở rộng quy mô và an toàn.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ 1. Hợp lý hóa hoạt động ML với FastAPI: Nắm vững nghệ thuật phục vụ các machine learning model bằng FastAPI, một trong những web framework phát triển nhanh nhất. Học cách xây dựng các RESTful API mạnh mẽ giúp suy luận mô hình nhanh chóng và hiệu quả, đảm bảo các giải pháp ML của bạn vừa có thể truy cập vừa có thể mở rộng.
- ✓ 2. Tận dụng sức mạnh của AWS cho Scalable Deployment: Tận dụng các dịch vụ AWS như EC2, S3, ECR và Fargate để triển khai và quản lý các mô hình ML của bạn trên đám mây. Có được kinh nghiệm thực tế về việc tự động hóa các deployment với Boto3, tích hợp các mô hình với cơ sở hạ tầng AWS và đảm bảo chúng an toàn, đáng tin cậy và tiết kiệm chi phí.
- ✓ 3. Containerize các ứng dụng của bạn với Docker: Khám phá tính linh hoạt của Docker để containerize các ứng dụng ML của bạn. Tìm hiểu cách xây dựng, triển khai và quản lý các Docker container, đảm bảo các mô hình của bạn chạy nhất quán trên các môi trường khác nhau, từ development đến production.
- ✓ 4. Build và Deploy các ML Pipeline End-to-End: Hiểu được sự phức tạp của ML Ops bằng cách xây dựng các machine learning pipeline từ đầu đến cuối. Khám phá data management, model monitoring, A/B testing, v.v., đảm bảo các mô hình của bạn hoạt động tối ưu ở mọi giai đoạn của lifecycle.
- ✓ 5. Automate Deployment với Boto3: Tự động triển khai các mô hình ML của bạn bằng Python và Boto3. Từ việc khởi chạy các EC2 instance đến quản lý các S3 bucket, hợp lý hóa các hoạt động đám mây, giúp triển khai của bạn nhanh hơn và hiệu quả hơn.
- ✓ 6. Scale các ML Model với NGINX: Học cách sử dụng NGINX với Docker-Compose để mở rộng các ứng dụng ML của bạn trên nhiều instance, đảm bảo tính khả dụng và hiệu suất cao trong production.
- ✓ 7. Deploy các Serverless ML Model với AWS Fargate: Đi sâu vào serverless deployment bằng AWS Fargate và tìm hiểu cách package, deploy và quản lý các mô hình ML bằng AWS ECR và ECS cho các ứng dụng serverless có khả năng mở rộng.
- ✓ 8. Các ML Use Case trong thế giới thực: Áp dụng kiến thức của bạn vào các tình huống thực tế bằng cách triển khai các mô hình cho sentiment analysis, disaster tweet classification và human pose estimation. Sử dụng các transformer tiên tiến và các kỹ thuật computer vision, bạn sẽ có được kinh nghiệm thực tế trong việc đưa AI vào cuộc sống.
- ✓ 9. Triển khai các ứng dụng ML tương tác với Streamlit: Tạo và triển khai các ứng dụng web tương tác bằng Streamlit. Tích hợp các mô hình hỗ trợ FastAPI của bạn vào giao diện thân thiện với người dùng, giúp giải pháp ML của bạn dễ tiếp cận với người dùng không chuyên.
- ✓ 10. Giám sát và tối ưu hóa các Production ML Model: Triển khai các kỹ thuật load testing, monitoring, và performance optimization để đảm bảo các mô hình của bạn vẫn đáng tin cậy và hiệu quả trong môi trường sản xuất.
Tại sao lại chọn khóa học này?
Trong bối cảnh công nghệ phát triển nhanh như hiện nay, khả năng triển khai các mô hình học máy vào sản xuất là một kỹ năng rất được săn đón. Khóa học này kết hợp các công nghệ mới nhất: FastAPI, AWS, Docker, NGINX và Streamlit thành một hành trình học tập mạnh mẽ. Cho dù bạn đang muốn thăng tiến sự nghiệp hay nâng cao bộ kỹ năng của mình, khóa học này cung cấp mọi thứ bạn cần để triển khai, mở rộng quy mô và quản lý các mô hình ML cấp sản xuất một cách tự tin.
Đến cuối khóa học này, bạn sẽ có chuyên môn để deploy các mô hình machine learning không chỉ hiệu quả mà còn có khả năng mở rộng, an toàn và sẵn sàng cho sản xuất trong môi trường thực tế. Hãy tham gia cùng chúng tôi và thực hiện bước tiếp theo trong hành trình học máy của bạn!
Mục lục:
- ✓ 01 - Giới thiệu.
- ✓ 02 - Giới thiệu về ML Ops và Pipeline.
- ✓ 03 - Giới thiệu về AWS Services.
- ✓ 04 - Quản lý AWS EC2 Servers với Boto3.
- ✓ 05 - Quản lý AWS S3 với Boto3.
- ✓ 06 - Sentiment Classification sử dụng TinyBERT Transformer.
- ✓ 07 - Disaster Tweets Classification sử dụng TinyBERT Transformer.
- ✓ 08 - Human Pose Image Classification sử dụng Vision Transformers (ViT).
- ✓ 09 - Deploy ML Model at Streamlit Server.
- ✓ 10 - ML Model Deployment với Streamlit at AWS EC2 Server.
- ✓ 11 - Xây dựng REST API với FastAPI.
- ✓ 12 - ML Model Serving qua REST API cho Production Deployment.
- ✓ 13 - Giới thiệu về Docker for ML Model Deployment.
- ✓ 14 - Scale ML Model với NGINX Server.
- ✓ 15 - Deploy ML Model trong Production với Docker, FastAPI và NGINX trên AWS EC2.
- ✓ 16 - Deploy Serverless ML Model trong Production at AWS Fargate với AWS ECR và AWS ECS.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Các Machine learning engineer muốn có kinh nghiệm thực tế trong việc thiết lập và cấu hình một machine learning production pipeline end-to-end.
- ✓ Các Data Scientist và Machine Learning Engineer: Các chuyên gia muốn nâng cao kỹ năng triển khai các mô hình học máy trong môi trường sản xuất bằng FastAPI, AWS và Docker.
- ✓ Các Cloud Engineer và chuyên gia DevOps: Những cá nhân muốn làm chủ cloud-based deployment, automate ML pipeline và quản lý cơ sở hạ tầng có thể mở rộng trên AWS.
- ✓ Các Software Developer và Engineer: Các nhà phát triển quan tâm đến việc tích hợp các mô hình học máy vào các ứng dụng và dịch vụ, tập trung vào API development và containerization.
- ✓ AI Enthusiast và Practitioner: Bất kỳ ai đam mê AI và machine learning và muốn có kinh nghiệm thực tế trong việc đưa các mô hình từ giai đoạn development đến deployment.
- ✓ Các chuyên gia công nghệ chuyển sang ML Ops: Chuyên gia IT hoặc nhà phát triển chuyển sang machine learning operations (ML Ops) cần có kiến thức thực tế về các công cụ triển khai và tự động hóa cấp độ sản xuất.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU