2024年部署机器学习模型到生产环境课程

使用BERT、DistilBERT、FastText NLP模型在AWS EC2上使用Flask、uWSGI和NGINX部署ML模型，欢迎来到“在AWS EC2上使用Flask、uWSGI和NGINX部署BERT、DistilBERT和FastText NLP模型”！在这门课程中，你将学习如何使用最先进的技术，比如BERT、DistilBERT以及FastText，来部署自然语言处理（NLP）模型到生产环境中。
你将学习如何使用Flask、uWSGI和NGINX创建一个可以提供你的机器学习模型的网络应用。你还将学习如何在AWS EC2平台上部署你的应用，从而可以根据需要轻松扩展你的应用。2024 Deployment of Machine Learning Models in Production

在整个课程中，你将获得实践经验，学习如何设置和配置端到端的机器学习生产流水线。你将学习如何为生产环境优化和微调你的NLP模型，以及如何处理扩展和性能问题。
在这门课程结束时，你将具备在生产环境中使用最新技术和方法部署自己的NLP模型所需的技能和知识。无论你是数据科学家、机器学习工程师还是开发人员，这门课程都将为你提供将机器学习项目推向更高水平所需的工具和技能。
所以，别再等了，立即报名参加，学习如何使用Flask、uWSGI和NGINX在AWS EC2上部署BERT、DistilBERT和FastText NLP模型！

这门课程适合以下人群：
想要学习如何在生产环境中部署他们的机器学习模型的数据科学家。
想要获得实践经验，学习如何设置和配置端到端机器学习生产流水线的机器学习工程师。
对使用NGINX、FLASK、uWSGI、FastText、TensorFlow和ktrain等技术部署机器学习模型到生产环境感兴趣的开发人员。
想要学习如何为生产使用优化和微调机器学习模型的个人。
想要学习如何在部署机器学习模型到生产环境时处理扩展和性能问题的专业人士。
想要在机器学习领域发展职业，并学习有关生产部署的人。
想要学习有关从训练到部署的机器学习模型端到端流水线的人。
想要学习在生产环境中部署机器学习模型的最佳实践和技术的人。

课程时长：9小时40分钟 1920X1080 mp4 语言：英语+中英文字幕（云桥CG资源站 机译）含课程文件

你将学到：
– 如何在AWS EC2上部署机器学习模型，使用NGINX作为web服务器，FLASK作为web框架，uWSGI作为两者之间的桥梁。
– 如何在生产环境中使用fasttext进行自然语言处理任务，并将其与TensorFlow集成，实现更高级的机器学习。
– 如何使用基于TensorFlow的库ktrain，轻松地在生产环境中训练和部署模型。
– 通过上述技术在设置和配置端到端机器学习生产流水线方面获得实践经验。
– 如何优化和微调机器学习模型以供生产使用，以及如何处理扩展和性能问题。
– 完整的端到端NLP应用
– 如何在Google Colab中使用BERT
– 如何使用BERT进行文本分类
– 部署生产就绪的ML模型
– 使用Flask微调和部署ML模型
– 在AWS上部署ML模型
– 在Ubuntu和Windows服务器上部署ML模型
– DistilBERT vs BERT
– 你将学会如何在AWS上开发和部署FastText模型
– 学习NLP中的多标签和多类别分类

要求：
– 自然语言处理的入门知识
– 熟悉Python、Keras和TensorFlow 2
– 基本的初等数学知识