欢迎使用使用 FastAPI、AWS、Docker 和 NGINX 进行生产级 ML 模型部署！

通过我们的综合课程使用 FastAPI、AWS、Docker 和 NGINX 进行生产级 ML 模型部署，释放无缝 ML 模型部署的力量。本课程专为准备将模型从开发阶段投入生产的数据科学家、机器学习工程师和云从业人员而设计。您将获得在实际环境中部署、扩展和管理机器学习模型所需的技能，确保它们强大、可扩展且安全。

您将学到什么：

1. 使用 FastAPI 简化 ML作：掌握使用 FastAPI（增长最快的 Web 框架之一）提供机器学习模型的技巧。学习构建强大的 RESTful API，以促进快速高效的模型推理，确保您的 ML 解决方案既可访问又可扩展。

2. 利用 AWS 的强大功能进行可扩展部署：利用 EC2、S3、ECR 和 Fargate 等 AWS 服务在云中部署和管理您的 ML 模型。获得使用 Boto3 进行自动化部署、将模型与 AWS 基础设施集成以及确保其安全、可靠且经济高效的实践经验。

3. 使用 Docker 容器化您的应用程序：发现 Docker 容器化 ML 应用程序的灵活性。了解如何构建、部署和管理 Docker 容器，确保您的模型在从开发到生产的不同环境中一致地运行。

4. 构建和部署端到端 ML 管道：通过构建端到端机器学习管道来了解 ML Ops 的复杂性。探索数据管理、模型监控、A/B 测试等，确保您的模型在生命周期的每个阶段都以最佳方式运行。

5. 使用 Boto3 自动部署：使用 Python 和 Boto3 自动部署 ML 模型。从启动 EC2 实例到管理 S3 存储桶，简化云作，使您的部署更快、更高效。

6. 使用 NGINX 扩展 ML 模型：了解如何将 NGINX 与 Docker-Compose 结合使用，以跨多个实例扩展 ML 应用程序，从而确保生产中的高可用性和性能。

7. 使用 AWS Fargate 部署无服务器 ML 模型：深入了解使用 AWS Fargate 进行无服务器部署，并了解如何使用 AWS ECR 和 ECS 打包、部署和管理 ML 模型，以实现可扩展的无服务器应用程序。

8. 真实世界的 ML 使用案例：通过部署用于情绪分析、灾难推文分类和人体姿势估计的模型，将您的知识应用于实际场景。使用尖端的 transformer 和计算机视觉技术，您将获得将 AI 带入生活的实践经验。

9. 使用 Streamlit 部署交互式 ML 应用程序：使用 Streamlit 创建和部署交互式 Web 应用程序。将您的 FastAPI 支持的模型集成到用户友好的界面中，使非技术用户能够访问您的 ML 解决方案。

10. 监控和优化生产 ML 模型：实施负载测试、监控和性能优化技术，以确保您的模型在生产环境中保持可靠和高效。

为什么选择这门课程？

在当今快节奏的技术环境中，将机器学习模型部署到生产中的能力是一项备受追捧的技能。本课程将最新技术（FastAPI、AWS、Docker、NGINX 和 Streamlit）整合到一个强大的学习旅程中。无论您是想提升自己的职业生涯还是提高自己的技能，本课程都能为您提供自信地部署、扩展和管理生产级 ML 模型所需的一切。

在本课程结束时，您将拥有部署机器学习模型的专业知识，这些模型不仅有效，而且可扩展、安全，并且可以在实际环境中进行生产。加入我们，在您的机器学习之旅中迈出下一步！