部署 Machine Learning 模型-使用 Python、Pipeline、FastAPI、Docker、EC2

Python、機器學習、模型訓練、資料分析、Pipeline、FastAPI、Docker、Amazon EC2

從這 8 小時的課程，你會學到

了解從機器學習模型 Machine Learning Model 開發到部署的整個過程
了解如何用 FastAPI 開發高效的 Web API
了解如何使用 Docker 封裝 FastAPI
了解如何將封裝的 API 放到 AWS EC2 上實現部署

要求

需要一定的 Python 和相關 framework 的知識

課程說明

嘿！你有沒有想過

有一天你會把一個訓練好的 AI 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 AI 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 AI 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 AI 模型和 Docker 容器

一同部署到 Amazon 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 AI 吧！

目標受眾

想學習如何訓練機器學習 Machine Learning Model
想學習如何實現 Machine Learning Pipeline
想學習如何使用 FastAPI 接入訓練好的 ML 模型
想學習如何使用 Docker 讓 API 用於各種操作系統和環境
想學習如何在 AWS EC2 上部署 Docker image (映像)

講師簡介

Ken Cen 網頁工程師、IOS 開發工程師、AI 工程師

大家好，我是Ken Cen

我是一名 IOS 程式設計工程師和網站工程師，也一名 AI 工程師。
我曾經在英資銀行(匯豐銀行)IT部門工作6年

我希望可以建立一些課程可以幫助任何一個沒有程式開發經驗的朋友較輕鬆地學習 IT 相關的語言和工具。

在我的課程都是實踐操作的示範，很少或幾乎沒有PPT。我相信實踐是學習很重要的部分。

對於大家在提問區的提問，我也會儘快回覆，希望和大家一起進步。

而我在 Udemy 平台發布課程時間裡，我很幸運，遇到很多支持我的學員。在大家的支持和鼓勵下，我獲得 Udemy 全球前 10% 頂級教師的稱號，非常感謝大家。

在接下來的時間，我希望能做得更好，為大家創作更多高品質有意思的課程，期待在每一個課程都能見到大家！～

最後，衷心感謝所有支持我的學員，願您生活幸福，學習愉快！～

字幕：繁中

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