Cloud-AI: Serverlose ML-Pipeline
Überblick Eine serverlose Machine-Learning-Inferenz-Pipeline auf AWS-Infrastruktur mit Telegram-Bot-Schnittstelle für On-Demand-Modellvorhersagen. Technologie-Stack Cloud: AWS Lambda, API Gateway, S3, DynamoDB Infrastruktur: Terraform IaC für reproduzierbare Deployments Entwicklung: LocalStack für lokale Tests Runtime: Docker-Container für portable ML-Deployments Schnittstelle: Telegram Bot API für Benutzerinteraktion Hauptfunktionen Serverlose Architektur: Pay-per-Use-Modell mit AWS Lambda für kosteneffiziente Inferenz Infrastructure as Code: Versionskontrollierte, reproduzierbare Cloud-Infrastruktur mit Terraform Zustandsverwaltung: DynamoDB für leichtgewichtige Request-Protokollierung Portable Deployments: Docker-Container für konsistente ML-Modellausführung Benutzerfreundliche Schnittstelle: Telegram-Bot für einfache On-Demand-Inferenzanfragen Links GitHub Repository