Deploying A Custom Pytorch Model to SageMaker using Terraform, Docker, FastAPI and Pytorch скачать в хорошем качестве

Deploying A Custom Pytorch Model to SageMaker using Terraform, Docker, FastAPI and Pytorch 2 года назад

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Deploying A Custom Pytorch Model to SageMaker using Terraform, Docker, FastAPI and Pytorch в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Deploying A Custom Pytorch Model to SageMaker using Terraform, Docker, FastAPI and Pytorch или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Deploying A Custom Pytorch Model to SageMaker using Terraform, Docker, FastAPI and Pytorch в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

Deploying A Custom Pytorch Model to SageMaker using Terraform, Docker, FastAPI and Pytorch

In this video, we show how to deploy a custom Machine Learning Pytorch model to an AWS Sagemaker endpoint, using Infrastructure as Code (IaaC) Terraform, Docker for containerisation and Pytorch for model training and FastAPI for inference. ------- Github repo: https://github.com/MlOpsWithAM/terraform-c...

Comments