无服务器机器学习（Serverless Machine Learning）：让AI模型部署与维护变得简单高效
机器学习运维（MLOps）正在快速普及，并且极具前景，因为企业始终需要工程师在云端部署和维护AI模型。传统上，成为一名MLOps工程师需要掌握Kubernetes和云计算等相关知识。然而，通过学习无服务器机器学习（Serverless Machine Learning），你可以绕过这些复杂环节，将所有底层管理交由无服务器服务商处理，你只需专注于构建并运行你的机器学习流水线。
本文将为你详细评测《无服务器机器学习课程》，帮助你系统学习Python机器学习流水线、数据建模与特征存储、训练与推理流水线、模型注册、无服务器用户界面以及实时机器学习等核心内容。
什么是无服务器机器学习？
无服务器机器学习指的是在无服务器基础设施上部署和运行机器学习模型的过程。这种方式免去了管理服务器、手动扩展资源和维护基础设施的烦恼。开发者可以将精力集中在模型的开发与部署上，而无服务器平台则自动处理扩展、可用性与资源分配。
无服务器机器学习的主要优势包括：
成本高效：按实际使用的计算资源付费，降低开支。可扩展性强：系统会根据需求自动扩展或缩减资源。易于使用：无需掌握Kubernetes或云基础架构即可简化部署流程。为什么要学习无服务器机器学习？
无服务器机器学习对于机器学习工程师和数据科学家来说意义重大，因为它能让你：
快速部署模型：跳过传统基础设施的复杂配置。构建可扩展预测服务：根据负载自动进行弹性扩展。专注创新：将更多时间用于模型开发，减少基础设施管理工作。《无服务器机器学习课程》概览
这是一门免费、开源的课程，托管在GitHub上，专注于利用无服务器基础设施和特征存储来构建批量和实时预测服务。课程内容包括：
无服务器机器学习入门：了解无服务器基础设施、开发环境和机器学习基础。构建无服务器应用：利用Pandas和机器学习流水线，创建你的第一个无服务器应用。特征工程与特征存储：通过特征存储和数据建模技术，开发信用卡欺诈预测服务。训练与推理流水线：学习如何训练模型、部署推理流水线，并用模型注册表管理模型。用户界面开发：使用Gradio和Streamlit等工具，为机器学习系统构建交互式界面。MLOps基础：掌握特征和模型的版本管理、测试、数据验证及CI/CD流程。实时机器学习系统：开发和部署低延迟的实时机器学习系统。如何开始你的无服务器机器学习之旅
步骤1：探索课程仓库访问《无服务器机器学习课程》的GitHub仓库，获取课程材料。仓库内包含详细的操作指南、代码示例和学习资源。
步骤2：搭建开发环境按照课程指引准备开发环境。你需要：
在本地安装Python；获取无服务器平台（如Hopsworks）的访问权限；具备基本的机器学习和Python编程知识。步骤3：逐步学习各个模块跟随课程模块的步骤，构建你的第一个无服务器机器学习预测服务。每个模块都配有动手练习，确保你获得实战经验。
步骤4：自由实验与创新课程结束后，运用所学知识尝试自己的项目。搭建端到端的机器学习流水线，并在无服务器平台上实现自动化训练与部署。
成功学习的小贴士
循序渐进：从简单模型入手，逐步挑战更复杂的应用。集成特征存储：高效管理数据，提升模型性能。多平台尝试：在不同无服务器平台上部署模型，寻找最适合你的方案。积极参与社区：加入无服务器机器学习社区，分享经验、提问、交流学习心得。结语
无服务器机器学习是部署和管理云端机器学习模型的最简单方式。它免去了基础设施管理，让工程师可以专注于提升模型性能和完善机器学习流水线。《无服务器机器学习课程》采用案例驱动、项目实践的教学方式，配有丰富的练习和免费资源链接，帮助你打造具备自动扩展能力的生产级实时预测服务，既节省服务器成本，又能根据流量自动分配更多计算资源。
