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Deploy de Modelos de Machine Learning
Vamos realizar o deploy com diferentes frameworks e ferramentas para consumo local ou em nuvem, tais como AWS, GCP, Azure, TensorFlow, MLFlow, KubeFlow, MLeap, Spark MLLib e Scikit-Learn. Usaremos ainda Keras, PyTorch e o MxNet com Gluon, além de Databricks, Docker e Streamlit.
Formato
Curso Online
Data de Início
Imediato
Carga Horária
64 h/a
Prazo de Acesso
24 meses
Parcelado
12x sem juros
Pré-requisitos
Noções de Sistemas Operacionais, Python Fundamentos, Fundamentos de Engenharia de Software, Machine Learning em Python e C++
O que você vai aprender...
Descrição do Curso
Um curso completo de como realizar o deploy de modelos de diversas e com diferentes arquiteturas e ferramentas.Em cada capítulo teremos aulas sobre as ferramentas e/ou frameworks, a definição de um problema, a construção do pipeline de deploy e consumo do modelo e a execução do deploy.
Ferramentas e Frameworks
- AWS, GCP e Azure
- AWS SageMaker
- TensorFlow, MLFlow, KubeFlow
- MLeap, Spark MLLib, Scikit-Learning
- Keras, Pytorch, MXNet com Gluon
- Databricks, Docker e Streamlit
- Flask e Django
Equipe DSA
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