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

Развертывание модели машинного обучения за 10 минут. Объяснение

🔴 Академия Data Science для взрослых! Преподаватель — лично я 👉https://fearless-hexagon-129491.frame... В этом практическом руководстве я покажу вам, как развернуть модель машинного обучения с помощью Docker + FastAPI — чтобы любой (или любое приложение) мог использовать её через API. 🙇 Другие полезные курсы: Быстрый курс по FastAPI 👉 https://trk.udemy.com/qzJQY5 Машинное обучение на этапе производства I 👉 https://imp.i384100.net/MLProduction1 Развертывание моделей машинного обучения на GCP 👉 https://trk.udemy.com/2aEo4z Курс по Docker 👉 https://trk.udemy.com/4Gbz49 🎧 Это изменило мою производительность! Получите БЕСПЛАТНЫЙ 30-дневный доступ 👉 https://www.brain.fm/innerlayer ✅ Сохраните и загрузите обученную модель ✅ Создайте конечную точку вывода FastAPI ✅ Контейнеризуйте ее с помощью Docker ✅ Протестируйте ее в браузере и программно ✅ Запустите реальные прогнозы локально В итоге у вас будет полностью работающий API машинного обучения, и вы поймете ключевые шаги, необходимые перед масштабированием в облако (AWS, GCP, Kubernetes). Идеально подходит для: Специалистов по обработке данных и инженеров машинного обучения Разработчиков на Python Всех, кто изучает MLOps / развертывание моделей 📎 Код и ресурсы по ссылкам ниже 💬 Напишите в комментариях, если хотите получить продолжение по развертыванию в облаке Скачать Docker Engine: https://docs.docker.com/engine/install/ Репозиторий с кодом из видео: https://github.com/DanilZherebtsov/ml... Ключевые слова: развертывание модели машинного обучения, API машинного обучения, руководство по FastAPI, развертывание машинного обучения в Docker, машинное обучение на Python, руководство для начинающих по MLOps, API для вывода в реальном времени, обслуживание моделей, руководство по развертыванию ИИ, API для модели машинного обучения