Entwicklung von MLOps-Lösungen mit Azure Machine Learning

Die Übertragung von Machine-Learning-Modellen von einem lokalen Notebook in eine zuverlässige Produktionsumgebung erfordert einen strukturierten Ansatz für Automatisierung und Überwachung. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die Entwicklung robuster Machine Learning Operations (MLOps)-Lösungen mit Azure Machine Learning. Sie werden vom manuellen Modelltraining zur Architektur vollautomatisierter, reproduzierbarer Machine-Learning-Pipelines übergehen. Was Sie lernen werden: 1. Verstehen Sie grundlegende MLOps-Konzepte, Lebenszyklusphasen und Architekturkomponenten. 2. Konfigurieren Sie Arbeitsbereiche, Datenressourcen und Umgebungen mit dem Azure Machine Learning Python SDK v2. 3. Erstellen Sie automatisierte Trainingspipelines, um eine reproduzierbare Modellentwicklung sicherzustellen. 4. Registrieren, verpacken und bereitstellen Sie Modelle für Echtzeit-Inferenzen an Produktionsendpunkten. 5. Implementieren Sie Muster für kontinuierliche Integration und kontinuierlichen Auslieferung (CI/CD) für ML-Workflows. 6. Überwachen Sie die Modellleistung und legen Sie Beobachtungspraktiken in der Produktion fest. Der Kurs beginnt mit der Kernterminologie von MLOps und grundlegenden Konzepten, bevor Sie praktische Codekonfigurationen für Training, Bereitstellung und Überwachung durchlaufen. Sie lernen durch detaillierte schriftliche Erklärungen, Schritt-für-Schritt-Architektur-Breakes und praktische Python-Code-Snippets. Dieser Kurs richtet sich an aufstrebende ML-Ingenieure, Data Scientists und Cloud-Architekten, die neu bei MLOps sind. Es sind keine vorherigen DevOps- oder Cloud-Administrationserfahrungen erforderlich, obwohl grundlegende Kenntnisse in Python hilfreich sind. Lesen Sie noch heute weiter, um Ihre erste MLOps-Lösung für die Produktion zu entwerfen und zu skalieren.