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MLOps: deploy de modelos
Es parte de los cursos de Machine Learning en Data Science.
Discusiones sobre este curso
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
¿Ya eres alumno?
8h
p/ conclusión
44
Actividades
127
Minutos de video
59
Alumnos en este curso
9.3
Nota del curso
Certificado de participación
Formación con este curso
Instructores
Contenido Detallado
1. Estructura de repositorios y Github
- Cookiecutter
- Variables de entorno
- Github
2. Creando un servidor con Compute Engine
- Compute Engine
- Deploy de la aplicación
3. Aplicación serverless con App Engine
- Archivo de configuración
- GCloud Deploy #1
- GCloud Deploy #2
4. Containers Docker
- Dockerfile
- Variables con Docker
- Google Cloud Run
5. Deploy automatizado
- Github Actions
- Cloud Run yaml
- Service Account y automatización
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