corso in aula
Deployment dei modelli di Machine Learning: FastAPI
Prezzo
787 € + IVA
Durata
8 ore
Date:
14 Gennaio | 18 Febbraio | 18 Marzo
Titolo conseguito
Attestato
Codice corso
AGSAI005
La costruzione di modelli di Machine Learning ha lo scopo di sviluppare soluzioni concrete. Per fare in modo che questo avvenga, occorre distribuire i modelli in un ambiente di produzione, affinché gli utenti possano utilizzarli attivamente, sfruttarne le previsioni e richiedere delle elaborazioni.
Il corso è rivolto a data scientists che vogliano approfondire il tema del deployment dei modelli in produzione per portare l'AI "down to earth".
Questo corso ripercorre i passi fondamentali del processo di deployment, che inizia al termine della progettazione del modello di Machine Learning. Attraverso il deployment le capacità predittive del modello di machine/deep learning saranno messe a disposizione dell'ecosistema delle applicazioni aziendali.
- Modern web applications: cenni sull'architettura a microservizi
- FastAPI
- Introduzione a FastAPI
- Installazione di FastAPI
- Scrivere la tua prima API in FastAPI
- Esempio di deploy di un modello di Machine Learning con FastAPI
- Approfondimenti e riferimenti
- Containerization
- Confezionare l'immagine Docker per l'applicazione
- Lanciare il container ed interrogare il servizio
- L'importanza del logging
- Docker registry: archiviare e recuperare l'immagine
Le lezioni si terranno all'Arco della Pace nell'esclusiva location Dazi Milano .
Per il rispetto delle norme di sicurezza Covid-19, l’aula sarà dotata di appositi sistemi di filtraggio dell’aria e la partecipazione sarà limitata al massimo di 8 partecipanti dotati di green pass. Il corso sarà confermato al raggiungimento del numero minimo di 4 partecipanti.
La costruzione di modelli di Machine Learning ha lo scopo di sviluppare soluzioni concrete. Per fare in modo che questo avvenga, occorre distribuire i modelli in un ambiente di produzione, affinché gli utenti possano utilizzarli attivamente, sfruttarne le previsioni e richiedere delle elaborazioni.
Il corso è rivolto a data scientists che vogliano approfondire il tema del deployment dei modelli in produzione per portare l'AI "down to earth".
Questo corso ripercorre i passi fondamentali del processo di deployment, che inizia al termine della progettazione del modello di Machine Learning. Attraverso il deployment le capacità predittive del modello di machine/deep learning saranno messe a disposizione dell'ecosistema delle applicazioni aziendali.
- Modern web applications: cenni sull'architettura a microservizi
- FastAPI
- Introduzione a FastAPI
- Installazione di FastAPI
- Scrivere la tua prima API in FastAPI
- Esempio di deploy di un modello di Machine Learning con FastAPI
- Approfondimenti e riferimenti
- Containerization
- Confezionare l'immagine Docker per l'applicazione
- Lanciare il container ed interrogare il servizio
- L'importanza del logging
- Docker registry: archiviare e recuperare l'immagine
Le lezioni si terranno all'Arco della Pace nell'esclusiva location Dazi Milano .
Per il rispetto delle norme di sicurezza Covid-19, l’aula sarà dotata di appositi sistemi di filtraggio dell’aria e la partecipazione sarà limitata al massimo di 8 partecipanti dotati di green pass. Il corso sarà confermato al raggiungimento del numero minimo di 4 partecipanti.