Diseño de Soluciones MLOps con Azure Machine Learning

Mover modelos de machine learning de un notebook local a un entorno de producción confiable requiere un enfoque estructurado para la automatización y el monitoreo. Este curso basado en texto lo guiará a través del diseño de soluciones robustas de operaciones de machine learning (MLOps) utilizando Azure Machine Learning. Hará la transición del entrenamiento manual de modelos a la arquitectura de pipelines de machine learning completamente automatizados y reproducibles. Lo que aprenderá: 1. Comprender los conceptos fundamentales de MLOps, las etapas del ciclo de vida y los componentes arquitectónicos. 2. Configurar espacios de trabajo, activos de datos y entornos utilizando Azure Machine Learning Python SDK v2. 3. Construir pipelines de entrenamiento automatizados para garantizar un desarrollo de modelos reproducible. 4. Registrar, empaquetar y desplegar modelos en puntos finales de producción para inferencia en tiempo real. 5. Implementar patrones de integración continua y entrega continua (CI/CD) para flujos de trabajo de ML. 6. Monitorizar el rendimiento del modelo y establecer prácticas de observabilidad en producción. El curso comienza con la terminología central de MLOps y los conceptos fundamentales antes de guiarlo a través de configuraciones de código prácticas para el entrenamiento, el despliegue y el monitoreo. Aprenderá a través de explicaciones escritas detalladas, desgloses arquitectónicos paso a paso y fragmentos de código Python prácticos. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de ML, científicos de datos y arquitectos en la nube que son nuevos en MLOps. No se requiere experiencia previa en DevOps o administración en la nube, aunque una familiaridad básica con Python es útil. Comience a leer hoy mismo para diseñar y escalar su primera solución MLOps de nivel de producción.