Desain Solusi MLOps dengan Azure Machine Learning

Memindahkan model machine learning dari notebook lokal ke lingkungan produksi yang dapat diandalkan memerlukan pendekatan yang terstruktur untuk otomatisasi dan pemantauan. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui desain solusi operasi pembelajaran mesin (MLOps) yang kuat menggunakan Azure Machine Learning. Anda akan berpindah dari pelatihan model manual ke arsitektur sepenuhnya otomatis, pipa pembelajaran mesin yang dapat direproduksi. Apa yang akan Anda pelajari: 1. Mengerti konsep dasar MLOps, tahap siklus hidup, dan komponen arsitektur. 2. Konfigurasi ruang kerja, aset data, dan lingkungan menggunakan Azure Machine Learning Python SDK v2. 3. Membangun saluran pelatihan otomatis untuk memastikan pengembangan model yang dapat direproduksi. 4. Mendaftar, membungkus, dan menerapkan model ke titik akhir produksi untuk inferensi waktu nyata. 5. Menerapkan pola integrasi dan pengiriman terus-menerus (CI/CD) untuk aliran kerja ML. 6. Memonitor kinerja model dan menetapkan praktik observabilitas dalam produksi. Kursus ini dimulai dengan terminologi inti MLOps dan konsep dasar sebelum memandu Anda melalui konfigurasi kode praktis untuk pelatihan, peluncuran, dan pemantauan. Anda akan belajar melalui penjelasan tertulis yang rinci, langkah-demi-langkah kerusakan arsitektur, dan potongan kode Python yang praktis. Kursus ini dirancang untuk insinyur ML bercita-cita, ilmuwan data, dan arsitek awan yang baru untuk MLOps. Tidak ada pengalaman sebelumnya DevOps atau administrasi awan yang diperlukan, meskipun keakraban dasar dengan Python berguna. Mulai membaca hari ini untuk merancang dan skala solusi MLOps tingkat produksi pertama Anda.