Implementa tu modelo en la nube de AWS por Erik Zamora

​Outcome: Crea una API para detectar y contar objetos en imágenes (yolov7), poniéndola en un servidor de AWS a través de Elastic Beanstalk.

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​Beneficios: 

• ​No pierdas semanas tratando de hacerlo por tu cuenta, sigue este taller y aplana la curva de aprendizaje.

• ​Fortalece tu CV añadiendo este proyecto a tu portafolio en github. 

• ​Reusa nuestros códigos para iniciar sobre lo ya hecho tus futuros proyectos de APIs neuronales.

• ​Gánate un certificado en el uso de Elastic Beanstalk para poner APIs neuronales en la nube de AWS.

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​Características:

• ​3 horas y 14 minutos de video + bonus

• ​Acceso exclusivo a grupo de whatsapp para preguntas, seguimiento y oportunidades.

• ​Certificado del taller al entregar el ejercicio final.

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​Contenido

• ​Abre tu cuenta AWS

• ​Crea los roles 

• ​Despliega la aplicación

  • ​Verifica la API

  • ​Entiende la configuración

• ​Entiende el archivo zip

  • ​Verifica la API localmente 

  • ​Crea requirements

• ​Convierte de pytorch a onnx 

  • ​Prueba el modelo onnx localmente

• ​Sube el modelo a S3

• ​Ejercicio final

​Prerrequisitos. Este taller va dirigido a desarrolladores, y también a estudiantes avanzados que ya han desarrollado en python algo. Así que conviene que ya sepas usar python a nivel básico. Es lo necesario, lo demás se aprende en el camino. Aclaración: No es un curso de deep learning ni de machine learning, tampoco necesitas saber estos temas para poner una API en AWS con un modelo neuronal ya hecho.

​Sobre el instructor -> Erik Zamora