Progettare soluzioni MLOps con Azure Machine Learning

Spostare i modelli di machine learning da un notebook locale a un ambiente di produzione affidabile richiede un approccio strutturato all'automazione e al monitoraggio. Questo corso basato su testo ti guida attraverso la progettazione di robuste soluzioni MLOps (machine learning operations) utilizzando Azure Machine Learning. Passerete dall'addestramento manuale dei modelli all'architettura di pipeline di machine learning completamente automatizzate e riproducibili. Cosa imparerai: 1. Comprendere i concetti fondamentali di MLOps, le fasi del ciclo di vita e i componenti architetturali. 2. Configurare spazi di lavoro, risorse dati e ambienti utilizzando Azure Machine Learning Python SDK v2. 3. Costruire pipeline di addestramento automatizzate per garantire lo sviluppo riproducibile dei modelli. 4. Registrare, impacchettare e distribuire modelli a endpoint di produzione per l'inferenza in tempo reale. 5. Implementare modelli di integrazione continua e consegna continua (CI/CD) per i flussi di lavoro ML. 6. Monitorare le prestazioni dei modelli e stabilire pratiche di osservabilità in produzione. Il corso inizia con la terminologia MLOps di base e i concetti fondamentali prima di guidarti attraverso configurazioni di codice pratiche per l'addestramento, la distribuzione e il monitoraggio. Imparerai attraverso spiegazioni scritte dettagliate, scomposizioni architetturali passo-passo e frammenti di codice Python pratici. Questo corso è progettato per aspiranti ingegneri ML, data scientist e architetti cloud che sono nuovi a MLOps. Non è richiesta alcuna esperienza precedente in DevOps o amministrazione cloud, sebbene una familiarità di base con Python sia utile. Inizia a leggere oggi per progettare e scalare la tua prima soluzione MLOps di livello produttivo.