2025 在生产环境中部署模型的实践指南
快速使用FastAPI和Docker部署模型
学习内容：
- 使用FastAPI构建和部署模型服务：学习构建和部署高效的RESTful APIs，使模型实现快速预测。
- 利用AWS实现可扩展的部署：掌握使用AWS EC2和S3部署和管理模型的实践背景，实现自动化操作。
- 使用Docker实现并实现实现跨环境使用：学习将模型应用类打包成Docker容器，保证应用跨环境不变。
- 构建并部署流程化的ML流程：学习数据管理、模型监控和模型对比测试。
- 自动化部署操作：利用Boto3实现远程主机创建和数据库管理。
- 使用NGINX实现模型应用可扩展化：学习如何通过NGINX部署和控制模型服务器规模化。
- 实现无服务器部署：实践如何通过AWS Fargate实现无服务器的可扩展模型应用。
- 实践线上模型和评价：通过模型模拟用户和进行性能优化，知道如何提高生产环境中模型的可靠性。
- 构建带有Streamlit的人性化应用：通过Streamlit构建和部署互动的线上模型解决方案。
本课程包括
- 18小时需求视频。
- 1篇论文。
- 1个可下载资源。
- 支持移动设备和电视播放。
- 课程完成证书。
价格：$44.99
教程评分：4.7分（基于441条评分）
教程语言：英语
教程字幕：中英文字幕
课程要求：
- 最基础的NLP知识。
- 熟练使用Python，Keras和TensorFlow 2。
- 基础的数学知识。
课程描述：
这门课程是为大数据科学家、机器学习工程师和云计算实践者采纳的完整指南。它培养了您的生产环境模型部署能力，包括构建RESTful APIs，利用AWS和Docker旨在保证模型在生产环境中的稳固性和可靠性。
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