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MLOps: deploy de modelos

Es parte de los cursos de Machine Learning en Data Science.
Discusiones sobre este curso

MLOps: deploy de modelos

Resumen del curso

  • Aprende a habilitar el acceso a tu modelo
  • Descubre cómo crear un servidor para tu modelo
  • Realiza el deploy de tu modelo utilizando App Engine
  • Entiende cómo combinar tu aplicación con Docker y hacer el deploy con Cloud Run
  • Entiende cómo hacer el deploy automático con GitHub Actions

Público Objetivo

Profesionales de Data Analytics en general.

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Última actualización

2/1/2023

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8h

p/ conclusión

44

Actividades

127

Minutos de video

56

Alumnos en este curso

9.3

Nota del curso

Certificado de participación

Formación con este curso

Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Estructura de repositorios y Github

    • Cookiecutter
    • Variables de entorno
    • Github

  2. 2. Creando un servidor con Compute Engine

    • Compute Engine
    • Deploy de la aplicación

  3. 3. Aplicación serverless con App Engine

    • Archivo de configuración
    • GCloud Deploy #1
    • GCloud Deploy #2

  4. 4. Containers Docker

    • Dockerfile
    • Variables con Docker
    • Google Cloud Run

  5. 5. Deploy automatizado

    • Github Actions
    • Cloud Run yaml
    • Service Account y automatización

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