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Módulo 6: Servir Modelos

🎯 Objetivos de Aprendizagem​

  • Construir APIs REST para modelos de ML com FastAPI
  • Utilizar frameworks de serving de modelos (TorchServe, TensorFlow Serving, Triton)
  • Containerizar modelos de ML com Docker

📚 Conteúdo do Módulo​

Capítulo 1: APIs REST para ML​

FastAPI para ML, design de request/response, validação de entrada, endpoints assíncronos.

Capítulo 2: Frameworks de Serving de Modelos​

TorchServe, TensorFlow Serving, Triton Inference Server, BentoML.

Capítulo 3: Containerização com Docker​

Docker para ML, builds multi-stage, suporte a GPU, otimização de imagens.

🚀 Vamos Começar!​

Comece pelo Capítulo 1: APIs REST para ML.