Introduzione a MLOps: creare e distribuire pipeline con Azure

Molti modelli di apprendimento automatico non superano mai la fase sperimentale perché la transizione alla produzione richiede un approccio sistematico e automatizzato.Questo corso ti introduce a MLOps, la disciplina essenziale che unisce lo sviluppo dell'apprendimento automatico con le operazioni per fornire modelli affidabili e scalabili nel mondo reale. Attraverso questa guida scritta completa, passerai dal training manuale dei modelli alla progettazione di flussi di lavoro automatizzati e pronti per la produzione.Coprirai come applicare i principi di DevOps alla scienza dei dati, consentendo test automatizzati, integrazione continua e distribuzione sistematica dei modelli. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di MLOps, inclusi i livelli di maturità, le fasi del ciclo di vita e le sfide della distribuzione tradizionale del machine learning. - Progettare pipeline di integrazione continua (CI) e consegna continua (CD) su misura specificamente per i flussi di lavoro di apprendimento automatico. - Configurare i cicli di formazione continua (CT) per riaddestrare automaticamente i modelli quando arrivano nuovi dati. - Applicare i concetti di Azure Machine Learning e Azure DevOps per orchestrare pipeline di apprendimento automatico end-to-end. - Monitorare i modelli distribuiti in produzione utilizzando le strategie di rilevamento delle deviazioni e di monitoraggio delle prestazioni per garantire l'affidabilità a lungo termine. Inizierai imparando la terminologia fondamentale di MLOps e i principi architettonici prima di esplorare le guide scritte passo-passo delle configurazioni della pipeline.Il materiale copre tutto, dai dati e modelli di versioning all'automazione delle distribuzioni e alla configurazione del monitoraggio della produzione. Questo corso è progettato per aspiranti ingegneri ML, data scientist e sviluppatori che sono nuovi alle operazioni e vogliono costruire una solida base.Non è richiesta alcuna esperienza precedente in DevOps, poiché iniziamo con le basi assolute delle pipeline e dell'automazione. Inizia a leggere oggi stesso per padroneggiare i flussi di lavoro che danno vita ai modelli di machine learning in produzione.