MLOps und Bereitstellung von generativer KI in Azure

Die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen und generativen KI-Systemen in der Produktion erfordert ein fundiertes Verständnis der Cloud-Infrastruktur und des Betriebs. Dieser reine Textkurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte von MLOps und Azure AI-Diensten und führt von grundlegendsten Definitionen bis zur Bereitstellung Ihres ersten robusten KI-Workflows. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundprinzipien von MLOps und cloudbasierten Machine Learning-Lebenszyklus. - Konfigurieren Sie Cloud-Arbeitsbereiche und verwalten Sie Machine Learning-Datenbestände sicher. - Stellen Sie generative KI-Modelle bereit und implementieren Sie grundlegende Prompt-Engineering-Workflows. - Integrieren Sie moderne Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Muster und Vektordatenbanken. - Richten Sie automatisierte Pipelines für die kontinuierliche Bereitstellung und Modellüberwachung ein. - Üben Sie die Fehlerbehebung und Skalierung von KI-Services mit cloudnativen Tools. Sie beginnen mit der wesentlichen Terminologie und den Kernkonzepten der Cloud, bevor Sie Schritt für Schritt die Pipelinekonfiguration, die Modellbereitstellung und die Betriebsüberwachung durchlaufen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die sich für KI-Operationen und Cloud-Bereitstellung interessieren, ohne dass vorherige MLOps-Erfahrung erforderlich ist. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihre Grundlage für cloudbasierte KI-Operationen zu schaffen.