Thiết kế giải pháp MLOps với Azure Machine Learning

Chuyển các mô hình học máy từ một máy tính bảng địa phương sang một môi trường sản xuất đáng tin cậy đòi hỏi một cách tiếp cận có cấu trúc với tự động hóa và giám sát. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn thiết kế các giải pháp hoạt động học máy mạnh mẽ (MLOps) sử dụng Azure Machine Learning. Bạn sẽ chuyển từ huấn luyện mô hình thủ công sang kiến trúc hoàn toàn tự động, hệ thống học máy tái tạo. Bạn sẽ học được: 1. Hiểu các khái niệm MLOps cơ bản, các giai đoạn chu kỳ sống, và các thành phần kiến trúc. 2. Cấu hình không gian làm việc, tài sản dữ liệu và môi trường sử dụng Azure Machine Learning Python SDK v2. 3. Xây dựng các đường ống huấn luyện tự động để đảm bảo phát triển mô hình tái tạo. 4.Register, package, và deploy models to production endpoints for real-time inference. 5.Thực hiện tích hợp liên tục và giao tiếp liên tục (CI / CD) cho các luồng công việc ML. 6. giám sát hiệu suất mô hình và thiết lập các thực hành quan sát trong sản xuất. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ MLOps cốt lõi và các khái niệm nền tảng trước khi hướng dẫn bạn qua các cấu hình mã thực tế cho huấn luyện, triển khai và giám sát. Bạn sẽ học qua các giải thích chi tiết, phân tích kiến trúc từng bước, và các đoạn mã Python thực tế. Lớp học này được thiết kế cho các kỹ sư ML tham vọng, các nhà khoa học dữ liệu và kiến trúc sư đám mây mới đến MLOps. Không cần kinh nghiệm quản lý DevOps hoặc đám mây trước đây, mặc dù một sự quen thuộc cơ bản với Python là hữu ích. Bắt đầu đọc hôm nay để thiết kế và quy mô giải pháp MLOps cấp sản xuất đầu tiên của bạn.