noahgift/pragmaticai
📚 Tutorialnoahgift
Практическое руководство по созданию и развертыванию облачных решений машинного обучения в AWS, Azure и GCP.
Pragmatic AI предлагает практический подход к облачному машинному обучению, выходя за рамки академических концепций и фокусируясь на системах, готовых к промышленной эксплуатации. Проект охватывает полный жизненный цикл разработки ИИ: от подготовки данных до обучения и развертывания моделей с использованием бессерверных архитектур, таких как AWS Chalice и Step Functions. Особое внимание уделяется Python, IPython и библиотекам визуализации Plotly и Seaborn. Благодаря фокусу на мультиоблачных стратегиях, пользователи учатся работать с инструментами и API от AWS, Azure и GCP. Репозиторий служит дополнением к книге, предлагая структурированную среду для освоения навыков эксплуатации ML-моделей в облаке, управления инфраструктурой как кодом и создания масштабируемых ИИ-сервисов, легко интегрируемых в существующие облачные экосистемы.
💡Основное
- ├─Мультиоблачные паттерны развертывания
- ├─Бессерверный ML в AWS и GCP
- └─Python-воркфлоу для продакшена
🎯Для
- ├─ML-инженеры
- ├─Облачные архитекторы
- └─Специалисты по данным