軟體王

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)

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 Google Colab 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Ken Cen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
001 housing.csv
001 實例1 - 加州房價數據分析 - California housing data analysis.mp4
002 Google Colab 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Feature Engneering.mp4
005 實例1 - 加州房價-模型預處理&訓練 Model Preprocessing & Model Training.mp4
006 California-house-data.ipynb
006 實例1 - 加州房價-模型評估 Model Scoring & Evaluation.mp4

03 - 機器學習流水線 - Machine Learning Pipeline
001 Pipeline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
004 aug-train.csv
004 Pipeline.ipynb
004 實例4- ColumnTransformers.mp4
005 什麼是序列化？如何使用Pickle.mp4
006 Pipeline.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
003 FastAPI如何實現數據驗證與可選項.mp4
004 路徑參數與Get-Put-Delete.mp4
005 Response Model 設定返回類型.mp4
006 fastapi.zip
006 Query Parameters 查詢參數.mp4
007 fastapi.zip
007 Middleware 中間軟體.mp4

05 - API預測文章類型
001 training-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
003 extrac-file-api.zip
003 test-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
001 extrac-file-api.zip
001 將FastAPI打包至Docker.mp4
002 AWS伺服器設定.mp4
003 AWS EC2端部署Docker.mp4





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