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 atualização

01/02/2023

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127

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Instructores

  • Álvaro es Ingeniero de Telecomunicaciones especializado en Data Analytics con fuerte interés en estadística, Ciencia de Datos, Aprendizaje de Máquinas y Python. Actúa como micro-empresario e instructor.

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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