Sección Introducción Transcripciones
Resumen del curso
Hola, me llamo Janani Ravi, y bienvenidos a este curso sobre el despliegue de los modelos TensorFlow en AWS, Azure y GCP. Un poco sobre mí. Tengo un máster en ingeniería eléctrica de Stanford, y he trabajado en empresas como MicroSoft, Google y Flipkart. En Google fui uno de los primeros ingenieros en trabajar en la edición colaborativa en tiempo real en Google Docs, y tengo cuatro patentes para sus tecnologías subyacentes. Actualmente trabajo en mi propia empresa, Loonycorn, un estudio de contenidos de vídeo de alta calidad. Este curso te ayudará a desplegar y alojar tu modelo TensorFlow entrenado localmente, o en la plataforma de nube que elijas, Azure, AWS, o el GCP. Este curso comienza centrándose en cómo puede guardar los parámetros del modelo entrenado utilizando la interfaz de guardar modelo, una interfaz universal para todos los modelos de TensorFlow. Los modelos guardados pueden entonces ser desplegados en un centro de datos in situ utilizando el servidor de modelos TF, que despliega y alberga el modelo localmente. Luego aprenderá a escalar el modelo alojado localmente, empaquetando todas las dependencias en un contenedor Docker. Pero puede que quieras trabajar con TensorFlow en AWS. Luego se le presentará el servicio SageMaker de AWS, el servicio ML totalmente gestionado que ofrece Amazon. SageMaker hace que sea muy sencillo ejecutar entrenamiento distribuido en la nube, y desplegar tu modelo en múltiples instancias. O, tal vez quieras trabajar con la GCP. Entonces estudiarás cómo puedes desplegar tu modelo en la plataforma de nube de Google usando el motor de ML de la nube. Cloud MLE abstrae el proceso de entrenamiento distribuido y el despliegue detrás de las muy simples herramientas de línea de comandos de GCloud. Al final de este curso, usted habrá aprendido cómo un modelo TensorFlow listo para la producción se configura, y aprenderá a construir y entrenar sus modelos de extremo a extremo, en su máquina local, y en las tres principales plataformas de nube.