Deploying ML Web App on Google Kubernetes Engine -Autopilot

от партнера
Coursera Project Network
В этом Проект с консультациями вы:

To create a Google Kubernetes Engine (GKE) Autopilot Cluster.

To build application's docker container Image and save it in Google Container Registry.

 Deploy Dog Breed Classification Streamlit Web App on GKE-Autopilot

Clock2 hours
BeginnerНачинающий
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

By the end of this project, we will be having a hands-on practical experience of creating a Google cloud project, running dog breed classification Streamlit web app locally, creating a docker image of our machine learning web app and saving it in Google Container Registry (GCR), creating a GKE-Autopilot cluster, creating a Kubernetes deployment and service, testing the web app running on GKE-Autopilot and finally, deleting the project to avoid incurring charges to our Google Cloud account.

Навыки, которые вы получите

KubernetesDockerGoogle CloudGKEStreamlit

Будете учиться пошагово

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

  1. Introduction

  2. Setting-up Environment

  3. Running Streamlit Web App Locally

  4. Creating Docker-Image in Google Container Registry

  5. Creating GKE-Autopilot Cluster

  6. Creating Deployment

  7. Creating Service

  8. Testing the Web Application

  9. Deleting the Project

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.