19、AWS与Azure机器学习操作指南

AWS与Azure机器学习操作指南

1. AWS相关内容

1.1 认证与练习建议

如果你认真考虑以个人身份使用AWS，甚至开启作为AWS机器学习专家的职业生涯，获取相关认证会带来益处和丰厚回报。附录B提供了备考AWS认证考试的快速入门指南。此外，建议通过一些练习和批判性思维问题进一步实践AWS。

1.2 练习任务

• 构建Flask Web服务的机器学习持续交付管道 ：使用Elastic Beanstalk，可参考GitHub仓库作为起点。
• 启动Amazon SageMaker实例并构建和部署美国人口普查数据进行人口细分 ：用于人口细分示例。
• 使用AWS Fargate构建CaaS机器学习预测服务 ：可使用指定的GitHub仓库作为起点。
• 构建无服务器数据工程原型 ：以指定的GitHub仓库为起点。
• 构建检测标签的计算机视觉触发器 ：使用指定的GitHub仓库作为起点。
• 使用MLOps Cookbook基础项目并尽可能部署到多个不同目标 ：如容器化CLI、EKS、Elastic Beanstalk、Spot Instances等。

1.3 批判性思维讨论问题

问题