Panimula sa MLOps: Pagbuo at Pag-deploy ng mga Pipeline gamit ang Azure

Maraming modelo ng machine learning ang hindi nakakalagpas sa yugto ng eksperimento dahil ang paglipat sa mga ito sa produksyon ay nangangailangan ng sistematiko at awtomatikong pamamaraan. Ipakikilala sa iyo ng kursong ito ang mga MLOp, ang mahalagang disiplina na pinag-iisa ang pagbuo ng machine learning at mga operasyon upang makapaghatid ng maaasahan at nasusukat na mga modelo sa totoong mundo. Sa pamamagitan ng komprehensibong nakasulat na gabay na ito, lilipat ka mula sa manu-manong pagsasanay sa modelo patungo sa pagdidisenyo ng mga awtomatiko at handa nang produksyon na mga daloy ng trabaho. Mauunawaan mo kung paano ilapat ang mga prinsipyo ng DevOps sa agham ng datos, na magpapagana ng awtomatikong pagsubok, patuloy na pagsasama, at sistematikong pag-deploy ng modelo. Ang iyong matututunan: - Unawain ang mga pangunahing konsepto ng mga MLOp, kabilang ang mga antas ng kapanahunan, mga yugto ng life cycle, at ang mga hamon ng tradisyonal na pag-deploy ng machine learning. - Magdisenyo ng mga pipeline ng Continuous Integration (CI) at Continuous Delivery (CD) na partikular na iniayon para sa mga daloy ng trabaho ng machine learning. - I-configure ang mga loop ng Continuous Training (CT) upang awtomatikong sanayin muli ang mga modelo kapag dumating ang mga bagong data. - Ilapat ang mga konsepto ng Azure Machine Learning at Azure DevOps upang ayusin ang mga pipeline ng machine learning mula sa simula hanggang katapusan. - Subaybayan ang mga naka-deploy na modelo sa produksyon gamit ang mga diskarte sa drift detection at pagsubaybay sa pagganap upang matiyak ang pangmatagalang pagiging maaasahan. Magsisimula ka sa pamamagitan ng pag-aaral ng mga pangunahing terminolohiya at mga prinsipyo ng arkitektura ng MLOps bago tuklasin ang sunud-sunod na nakasulat na mga walkthrough ng mga configuration ng pipeline. Saklaw ng materyal ang lahat mula sa pag-bersyon ng data at mga modelo hanggang sa pag-automate ng mga deployment at pag-set up ng production monitoring. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga naghahangad na maging ML engineer, data scientist, at developer na bago sa mga operasyon at gustong bumuo ng matibay na pundasyon. Hindi kinakailangan ang paunang karanasan sa DevOps, dahil magsisimula tayo sa mga ganap na pangunahing kaalaman sa mga pipeline at automation. Simulan ang pagbabasa ngayon upang maging dalubhasa sa mga workflow na nagbibigay-buhay sa mga modelo ng machine learning sa produksyon.