超越笔记本：无服务器机器学习——构建批处理和实时预测服务

超越笔记本：无服务器机器学习——构建批处理和实时预测服务

serverless-ml-course Serverless Machine Learning Course for building AI-enabled Prediction Services from models and features 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/serverless-ml-course

项目介绍

在当今的机器学习领域，构建一个端到端的预测服务通常需要深入了解Kubernetes或云计算等复杂技术。然而，Serverless Machine Learning（无服务器机器学习）项目的出现，彻底改变了这一现状。该项目旨在让非专家也能轻松构建使用机器学习模型进行预测的系统。通过Serverless ML，用户无需安装、升级或操作任何系统，只需编写Python程序即可。这些程序可以被调度为管道运行，生成的特征和模型由无服务器特征存储/模型注册表管理。此外，项目还展示了如何通过编写Python和一些HTML来构建预测服务的用户界面。

项目技术分析

Serverless ML项目的技术栈主要包括Python、Pandas、Github Actions和Hopsworks。Python作为主要编程语言，Pandas用于数据处理，Github Actions用于运行工作流，而Hopsworks则提供了特征存储和模型注册的功能。这些技术的结合，使得用户可以在无需管理服务器的情况下，轻松构建和部署机器学习模型。

项目及技术应用场景

Serverless ML适用于多种应用场景，特别是那些需要快速构建和部署机器学习模型的场景。例如：

• 企业内部预测服务：企业可以使用该项目快速构建预测服务，向内部或外部用户提供预测结果。
• 实时数据分析：通过实时数据流，用户可以构建实时预测服务，用于实时数据分析和决策支持。
• 机器学习教育：教育机构可以使用该项目作为教学工具，帮助学生理解机器学习模型的部署和应用。

项目特点

• 无需服务器管理：用户无需担心服务器的安装、升级或维护，只需专注于编写Python代码。
• 简化机器学习部署：通过无服务器架构，用户可以轻松地将机器学习模型部署到生产环境中。
• 丰富的学习资源：项目提供了大量的视频教程、实验室和作业，帮助用户从零开始学习无服务器机器学习。
• 免费使用：用户可以在不支付任何费用的情况下，使用Github Actions和Hopsworks的免费层级，进行无服务器机器学习的开发和部署。

结语

Serverless ML项目为机器学习爱好者和专业人士提供了一个简单、高效的方式来构建和部署机器学习模型。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，都可以通过该项目快速上手，构建自己的无服务器机器学习应用。立即注册并开始你的无服务器机器学习之旅吧！

注册链接: Serverless ML Course

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相关资源:

• Awesome MLOps: 链接
• Machine Learning Ops: 链接
• MLOps Toys: 链接
• MLOps Zoomcamp: 链接
• PYSLACKERS: 链接
• Feature Store Org: 链接

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支持与合作伙伴:

• Feature Store Org: 链接
• Hopsworks: 链接

serverless-ml-course Serverless Machine Learning Course for building AI-enabled Prediction Services from models and features 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/serverless-ml-course