MLOps for Azure Machine Learning

• 经验 Azure Machine Learning

观众

• 数据科学家

MLOps （Machine Learning Operations） 是将数据科学与运营集成以帮助管理 ML 生命周期的做法。MLOps 提供了自动化再现机器学习模型开发和训练的能力。

这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）针对希望使用Azure Machine Learning和Azure DevOps来促进MLOps实践的数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 构建可重现的工作流和机器学习模型。
• 管理机器学习生命周期。
• 跟踪和报告模型版本历史记录、资产等。
• 在任何地方部署生产就绪的机器学习模型。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在现场实验室环境中实际实施。

课程定制选项

• 如需申请此课程的定制培训，请联系我们进行安排。

介绍

MLOps 概述

• 什么是MLOps？
• MLOps 在 Azure Machine Learning 体系结构中

准备 MLOps 环境

• 设置 Azure Machine Learning

模型再现性

• 使用 Azure Machine Learning 管道
• 将 Machine Learning 流程与管道桥接

容器和部署

• 将模型打包到容器中
• 部署容器
• 验证模型

自动化操作

• 使用 Azure、Machine Learning 和 GitHub 自动执行操作
• 重新训练和测试模型
• 推出新型号

Go监管与控制

• 创建审计跟踪
• 管理和监视模型

总结和结论