회원 가입일: 2024
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps)
Earned 8월 10, 2024 EDT
Building Scalable Java Microservices with Spring Boot and Spring Cloud
Earned 8월 10, 2024 EDT
Apigee API Platform을 사용한 API 개발
Earned 8월 7, 2024 EDT
이 과정에서는 생성형 AI 모델을 배포하고 관리할 때 MLOps팀이 직면하는 고유한 과제를 파악하는 데 필요한 지식과 도구를 제공하고 Vertex AI가 어떻게 AI팀이 MLOps 프로세스를 간소화하고 생성형 AI 프로젝트에서 성공을 거둘 수 있도록 지원하는지 살펴봅니다.
The microservices architecture describes a software design pattern in which an application is a collection of loosely coupled services. These services are fine-grained, and can be individually maintained and scaled. The microservices architecture is ideal for the public cloud, with its focus on elastic scaling with on-demand resources. In this course, you will build a Java application using Spring Boot and Spring Cloud on Google Cloud.
이 과정에서는 여러 서비스를 활용하는 API를 만드는 방법과 Apigee에서 커스텀 코드를 사용하는 방법을 알아봅니다. 또한 오류 처리와 프록시 간에 로직을 공유하는 방법을 알아봅니다. 트래픽 관리 및 캐싱에 대해 알아봅니다. 또한 개발자 포털을 만들고 API를 포털에 게시합니다. 로깅 및 분석, CI/CD, Apigee에서 지원하는 다양한 배포 모델에 대해 알아봅니다. 강의, 실무형 실습, 보충 자료를 통해 Google Cloud의 Apigee API Platform을 사용하여 API 솔루션을 설계, 빌드, 보호, 배포, 관리하는 방법을 학습합니다. 이 과정은 'Apigee API Platform을 사용한 API 개발' 과정 시리즈의 세 번째이자 마지막 과정입니다.