Udemy線上課程 (Ken Cen出品)部署Machine Learning模型-使用Python,FastAPI,Docker, EC2 講師:Ken Cen 影音教學 中文發音 繁體中文(DVD版)
Udemy線上課程(KenCen出品)部署MachineLearning模型-使用Python,FastAPI,Docker,EC2講師:KenCen影音教學中文發音繁體中文(DVD版)內容說明:
嘿！你有沒有想過
有一天你會把一個訓練好的人工智能模型部署到實際的伺服器上嗎？
如果你曾經有過這樣的想法，那麼現在是你學習的大好時機！

我們的課程將教你從零開始
一步步地學會如何部署人工智能模型
完全不需要有先前的經驗。

首先
我們將利用GoogleColab平台進行模型訓練
利用Pipeline技術實現模型自動化訓練。

Pipeline是一個非常強大的工具
它可以幫助我們將整個訓練過程連接在一起
讓整個流程更加順暢和高效。

接著
我們將使用FastAPI框架來建立一個簡單而強大的API
用於接收用戶提交的數據並對其進行預測

這樣一來
你就可以輕鬆地將你的人工智能模型應用到真實的應用場景中
並為用戶提供智能化的服務。

但這還不是全部！
我們還將運用Docker技術來製作API的image和container

這樣你就可以更加方便地部署你的API到任何一台伺服器上
無需擔心環境配置和依賴問題。

最後
我們將把你訓練好的人工智能模型和Docker容器
一同部署到亞馬遜的EC2伺服器上

讓你的模型可以隨時隨地提供服務
無論是面對數據量大
還是用戶量多都能輕鬆應對。

加入KenCen的學員隊伍
讓我們一起學習人工智能吧！
課程內容:
01-課程準備
001課程需要工具.mp4

02-機器學習流程-數據分析，特徵工程，特徵提取，模型訓練
001housing.csv
001實例1-加州房價數據分析-Californiahousingdataanalysis.mp4
002GoogleColab使用速查表Cheatsheet.html
003實例1-加州房價-特徵值關係分析.mp4
004實例1-加州房價-特徵工程FeatureEngneering.mp4
005實例1-加州房價-模型預處理&訓練ModelPreprocessing&ModelTraining.mp4
006California-house-data.ipynb
006實例1-加州房價-模型評估ModelScoring&Evaluation.mp4

03-機器學習流水線-MachineLearningPipeline
001Pipeline管道介紹.mp4
002實例2-製作第一條Pipeline管道.mp4
003實例3-兩個Transformer+1個算法的Pipeline.mp4
004aug-train.csv
004Pipeline.ipynb
004實例4-ColumnTransformers.mp4
005什麼是序列化？如何使用Pickle.mp4
006Pipeline.ipynb
006如何使用Joblib保存已經訓練的模型.mp4

04-FastAPI構建API接口
001為什麼要學習製作API.mp4
002創建第一個FastAPI程式-並了解Requirements與Env與Uvicorn.mp4
003FastAPI如何實現數據驗證與可選項.mp4
004路徑參數與Get-Put-Delete.mp4
005ResponseModel設定返回類型.mp4
006fastapi.zip
006QueryParameters查詢參數.mp4
007fastapi.zip
007Middleware中間軟體.mp4

05-API預測文章類型
001training-data.csv.zip
001模型訓練-文字特徵提取.mp4
002文章特徵提取-API文件上傳.mp4
003extrac-file-api.zip
003test-set.csv.zip
003文章特徵提取-如何在API運行模型預測信息.mp4
004疑問集合.html

06-Docker
001什麼是Docker.mp4
002第一次進入Container容器&Images映像.mp4
003如何創建自己的Container和Image.mp4
004如何進入交互模式.mp4
005如何移除Container和Image.mp4
006什麼是Docker-compose.mp4

07-亞馬遜EC2伺服器部署
001extrac-file-api.zip
001將FastAPI打包至Docker.mp4
002AWS伺服器設定.mp4
003AWSEC2端部署Docker.mp4





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