Не нужно быть Атлантом, чтобы перенести модель в облако. Нужно лишь усвоить ключевые концепции проектирования Python-приложения для машинного обучения. Предлагаем рассмотреть их на высоком и низком уровнях, чтобы принять оптимальные решения для сбалансирования нагрузки и устранения узких мест при развертывании.

Как это: создавать инфраструктуру и управлять ей через конфигурационные файлы? Напишем и запустим простую Cloud Function, подробно разберем конфигурационные файлы среды развертывания со всеми объявлениями и определениями и узнаем, как применять изменения к реальной инфраструктуре.

Представленные здесь примеры проектов на React станут хорошей школой и практическим пособием в процессе овладения основами этой библиотеки, позволяющей создавать впечатляющие фронтенд-интерфейсы.