MLOps for Azure Machine Learning

• Doświadczenie z Azure Machine Learning

Publiczność

• Naukowcy zajmujący się danymi

MLOps (Machine Learning Operations) to praktyka integracji nauki o danych i operacji w celu ułatwienia zarządzania cyklem życia ML. MLOps zapewnia możliwość automatyzacji odtwarzania rozwoju i szkolenia modelu uczenia maszynowego.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą korzystać z Azure Machine Learning i Azure DevOps w celu ułatwienia MLOps praktyk.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Budować powtarzalne przepływy pracy i modele uczenia maszynowego.
• Zarządzać cyklem życia uczenia maszynowego.
• Śledzić i raportować historię wersji modelu, zasoby i nie tylko.
• Wdrażać gotowe do produkcji modele uczenia maszynowego w dowolnym miejscu.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Wprowadzenie

Przegląd MLOps

• Czym jest MLOps?
• MLOps w architekturze Azure Machine Learning

Przygotowanie środowiska MLOps

• Konfigurowanie Azure Machine Learning

Odtwarzalność modelu

• Praca z Azure Machine Learning potokami
• Łączenie procesów Machine Learning z potokami

Kontenery i wdrażanie

• Pakowanie modeli do kontenerów
• Wdrażanie kontenerów
• Sprawdzanie poprawności modeli

Automatyzacja operacji

• Automatyzacja operacji za pomocą Azure Machine Learning i GitHub
• Przekwalifikowanie i testowanie modeli
• Wdrażanie nowych modeli

Nadzór i kontrola Go

• Tworzenie ścieżki audytu
• Zarządzanie i monitorowanie modeli

Podsumowanie i wnioski