Цель:
показать основные подходы по интеграции решений в production: монолит или микросервисы, высоконагруженные системы, локальный сервер или облачная платформа;
продемонстрировать плюсы и минусы использования облачных сервисов на каждом этапе разработки ML-решений;
погрузиться в особенности микросервисных архитектур c использованием контейнеризации;
проработать вопрос использования коробочных решений на примере TF serving;
интегрировать решение на облачную платформу AWS.
Теоретическая часть: знакомимся с интеграцией в production. Рассмотрим различные варианты архитектур ML-решений. Рассматриваем микросервисную архитектуры с использованием контейнеризации (Docker и K8s). Интеграция с Amazon Web Services.
Практическая часть: упаковываем сквозное ML-решение в контейнер и отправляем в AWS, обновляем текущее решение с добавлением TF serving.
Домашняя работа: развиваем индивидуальное сквозное ML-решение.