Развертывание модели машинного обучения за 10 минут. Объяснение скачать в хорошем качестве

Развертывание модели машинного обучения за 10 минут. Объяснение

В этом практическом руководстве я покажу вам, как развернуть модель машинного обучения с помощью Docker + FastAPI, чтобы любой желающий (или любое приложение) мог использовать её через API. ✅ Сохраните и загрузите обученную модель ✅ Создайте конечную точку вывода FastAPI ✅ Контейнеризуйте её с помощью Docker ✅ Тестируйте её в браузере и программно ✅ Запускайте реальные прогнозы локально К концу у вас будет полностью работающий API машинного обучения, и вы будете понимать ключевые шаги, необходимые для масштабирования в облако (AWS, GCP, Kubernetes). Идеально подходит для: Специалистов по данным и инженеров машинного обучения Разработчиков Python Всех, кто изучает MLOps/развёртывание моделей 📎 Код и ресурсы по ссылкам ниже 💬 Оставьте комментарий, если хотите узнать больше о развёртывании в облаке Скачать Docker Engine: https://docs.docker.com/engine/install/ Репозиторий с кодом из видео: https://github.com/DanilZherebtsov/ml... 🙇 Обучение ======================================= РАЗВЁРТЫВАНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ СРЕДЕ Курс 1 (Введение в машинное обучение в производственной среде) 👉 https://imp.i384100.net/MLProduction1 Специализация (4 курса по MLOps) 👉 https://imp.i384100.net/nXbV7M --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- DOCKER и KUBERNETES (лучший курс) 👉 https://tinyurl.com/25zjfe24 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Ключевые слова: развёртывание модели машинного обучения, API машинного обучения, руководство по FastAPI, развёртывание Docker ML, машинное обучение Python, руководство для начинающих MLOps, API вывода в реальном времени, обслуживание моделей, руководство по развёртыванию ИИ, API для модели машинного обучения