This course covers part of the deployment phase of the machine learning (ML) lifecycle. In this course, you will learn how to move a trained model into production and manage the infrastructure that serves it. This course covers selecting deployment targets and inference strategies on Amazon SageMaker AI, including real-time, serverless, asynchronous, and batch inference, and bringing in models built outside Amazon Web Services (AWS). You will also learn to deploy generative AI workloads, including foundation model hosting and agents with Amazon Bedrock and retrieval augmented generation (RAG) systems with Amazon Bedrock Knowledge Bases.
ML Engineer - Manage Deployment Infrastructure
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ML Engineer - Manage Deployment Infrastructure
Ce cours fait partie de Certificat Professionnel AWS ML Engineer Associate
Instructeur : AWS Instructor
Inclus avec En savoir plus
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niveau Avancées
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Differentiate appropriate deployment infrastructure for ML and AI workloads based on latency, cost, and scale requirements.
Differentiate appropriate compute environments and deployment targets for ML workloads.
Differentiate deployment orchestrators and multi-model or multi-container strategies.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
- Catégorie : Serverless Computing
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Machine Learning Methods
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Application Deployment
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : Cloud Services
- Catégorie : Cloud Deployment
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Cloud Infrastructure
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : CI/CD
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : AWS SageMaker
- Catégorie : Amazon Web Services
- Catégorie : Amazon Bedrock
- Catégorie : Generative AI Agents
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
novembre 2026
Évaluations
12 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Certificat Professionnel AWS ML Engineer Associate
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- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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