Resumo do curso

  • Coloque um modelo de Machine Learning em produção do zero
  • Conheça a arquitetura do AWS SageMaker
  • Entenda quais são as formas de provisionamento de hardware
  • Crie endpoints que fazem o servicing do modelo em produção
  • Monitore as instâncias que hospedam os modelos que estão em produção

Público alvo

Cientistas de dados que querem colocar projetos de Machine Learning em produção, e Engenheiros de Machine Learning interessados no stack de ML da Amazon.

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Conteúdo Detalhado

  1. O caso do ByteBank e a inicialização das instâncias de notebook

    • Apresentação
    • Problema do Bytebank - Previsão de Inadimplência
    • Preços do SageMaker
    • Infraestrutura de treinamento e deployment
    • Criação de uma instância de notebook
  2. Configurações para a utilização do SageMaker no Boto3

    • Preparação de variáveis para o treinamento
    • Carga de dados no S3
    • Imagens pré-construídas do SageMaker
    • Definição de caminhos dos objetos e parâmetros de treinamento
    • Definição de configurações do job de treinamento
  3. Treinamento e deployment de modelo utilizando o Boto3

    • Preparação para o Treinamento
    • Treinamento do modelo
    • Configuração do endpoint
    • Deploy do modelo no endpoint
    • Chamada do modelo no endpoint
    • Destruição dos artefatos construídos
  4. Treinamento do modelo do SageMaker SDK

    • Carga de dados no S3 e Training Inputs
    • Imagens pré-construídas do SageMaker
    • Criação do estimador, construção do modelo, Hiperparâmetros e treinamento do modelo
  5. Deployment de modelo utilizando o SageMaker SDK

    • Logs do modelo e Artefatos Criados
    • Deploy do modelo no endpoint
    • Chamada do modelo no endpoint
    • Verificação de informações no Cloudwatch
    • Conclusão

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