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(Ken Cen出品)部署Machine Learning模型-使用Python,FastAPI,Docker, EC2

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  • 425 Students
  • Updated 10/2025
4.9
(31 Ratings)
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Course Information

Registration period
Year-round Recruitment
Course Level
Study Mode
Duration
7 Hour(s) 59 Minute(s)
Language
Mandarin
Taught by
Ken Cen
Rating
4.9
(31 Ratings)
2 views

Course Overview

(Ken Cen出品)部署Machine Learning模型-使用Python,FastAPI,Docker, EC2

Python, Machine learning,Model Training,Data analysis,Pipeline,FastAPI,Docker,Amazon EC2

嘿!你有沒有想過

有一天你會把一個訓練好的人工智能模型部署到實際的伺服器上嗎?

如果你曾經有過這樣的想法,那麼現在是你學習的大好時機!


我們的課程將教你從零開始

一步步地學會如何部署人工智能模型

完全不需要有先前的經驗。


首先

我們將利用 Google Colab 平台進行模型訓練

利用 Pipeline 技術實現模型自動化訓練。


Pipeline 是一個非常強大的工具

它可以幫助我們將整個訓練過程連接在一起

讓整個流程更加順暢和高效。


接著

我們將使用 FastAPI 框架來建立一個簡單而強大的 API

用於接收用戶提交的數據並對其進行預測


這樣一來

你就可以輕鬆地將你的人工智能模型應用到真實的應用場景中

並為用戶提供智能化的服務。


但這還不是全部!

我們還將運用 Docker 技術來製作 API 的 image 和 container


這樣你就可以更加方便地部署你的 API 到任何一台伺服器上

無需擔心環境配置和依賴問題。


最後

我們將把你訓練好的人工智能模型和 Docker 容器

一同部署到亞馬遜的 EC2 伺服器上


讓你的模型可以隨時隨地提供服務

無論是面對數據量大

還是用戶量多都能輕鬆應對。


加入Ken Cen的學員隊伍

讓我們一起學習人工智能吧!

Course Content

  • 7 section(s)
  • 34 lecture(s)
  • Section 1 課程準備
  • Section 2 機器學習流程 -數據分析,特徵工程,特徵提取,模型訓練
  • Section 3 機器學習流水線 - Machine Learning Pipeline
  • Section 4 FastAPI構建API接口
  • Section 5 API預測文章類型
  • Section 6 Docker
  • Section 7 亞馬遜EC2伺服器部署

What You’ll Learn

  • 了解從機器學習模型Machine Learning Model開發到部署的整個過程
  • 了解如何用FastAPI開發高效的Web API
  • 了解如何使用Docker封裝FastAPI
  • 了解如何將封裝的API放到AWS EC2上實現部署

Reviews

  • U
    Una
    5.0

    老師的教學很完整,學習的很愉快

  • W
    Wr
    5.0

    非常棒的機器學習之自動化實作課程。 如果能搭配阿ken老師先前的線上課程 "從零開始學Machine Learning第一部" 與 "從零開始學Machine Learning第二部",同時學習,會更加了解機器學習的自動化應用。

  • A
    A KayLe
    5.0

    感謝 Ken Cen 老師的教學

  • E
    Eric
    5.0

    很棒的課程,講師持續開發課程,值得鼓勵。

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