Deploy Machine Learning Model into AWS Cloud Servers

4.3
звезд
Оценки: 29
от партнера
Coursera Project Network
В этом Проект с консультациями вы:

Build a machine learning-based spam detector API

Deploy the machine learning application into AWS virtual servers.

Clock2 hours
IntermediateУчащийся среднего уровня
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

By the end of this project, you will learn how to build a spam detector using machine learning & launch it as a serverless API using AWS Elastic Beanstalk technology. You will be using the Flask python framework to create the API, basic machine learning methods to build the spam detector & AWS desktop management console to deploy the spam detector into the AWS cloud servers. Additionally, you will learn more about how to switch between different versions of your web application & also, monitoring your AWS servers using Elastic Beanstalk Desktop Management Console. Note: To avoid distraction for set up during the course, we would recommend that you create an Amazon AWS account beforehand. Amazon AWS provides a free tier option for 1 year & the course materials will utilize services that fall under the free tier option.

Навыки, которые вы получите

  • aws
  • EC2
  • Aws Elastic Beanstalk
  • Machine Learning
  • Python Programming

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Create a Flask application

  2. Create a RESTful API - GET/POST Method

  3. Build a spam detector ML model

  4. Build a spam detector API

  5. Launch an AWS EC2 instance(Virtual Server) using AWS Elastic Beanstalk.

  6. Deploy your ML model(API) into AWS virtual servers.

  7. Perform additional AWS Elastic Beanstalk actions: Application versioning, Server logs, Server performance monitoring & Terminate the server.

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.