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Resumo do curso

  • Aprenda a disponibilizar o acesso ao seu modelo
  • Descubra como criar um servidor para o seu modelo
  • Saiba fazer o deploy do seu modelo usando App Engine
  • Entenda como combinar a sua aplicação com Docker
  • Entenda como fazer o deploy automático com GitHub Actions

Público alvo

Profissionais de Analytics em geral.

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Última atualização

27/10/2020

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129

Minutos de video

485

Alunos nesse curso

8.9

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Descubra se esse curso é pra você lendo as primeiras aulas de MLOps: Deploy de modelos

Instrutores

  • Júlio é engenheiro especializado em Big Data Analytics. Atuou na indústria, marketing e mercado financeiro, aplicando tecnologia em combinação com soluções analíticas. Professor desde quando entendeu que aprende mais quem compartilha.

Conteúdo Detalhado

  1. Estrutura de repositórios e GitHub

    • Cookiecutter
    • Variáveis de ambiente
    • GitHub
  2. Criando um servidor com Compute Engine

    • Compute Engine
    • Firewall
    • Deploy da aplicação
  3. Aplicação Serverless com App Engine

    • Arquivo de configuração
    • Gcloud deploy
  4. Containers Docker

    • DockerFile
    • Variáveis com Docker
    • Google Cloud Run
  5. Deploy Automatizado

    • GitHub Actions
    • Cloud Run YAML
    • Service Account

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