Kursplan
Införandet
MLOps Översikt
- Vad är MLOps?
- MLOps i Azure Machine Learning arkitektur
Förberedelse av MLOps Miljön
- Inställning Azure Machine Learning
Reproducerbarhet av modell
- Arbeta med Azure Machine Learning pipelines
- Överbrygga Machine Learning processer med pipelines
Containrar och distribution
- Paketering av modeller i behållare
- Distribuera containrar
- Validering av modeller
Automatisera operationer
- Automatisera operationer med Azure, Machine Learning och GitHub
- Omträning och testning av modeller
- Lansering av nya modeller
GoStyrning och kontroll
- Skapa en verifieringskedja
- Hantera och övervaka modeller
Sammanfattning och slutsats
Krav
- Erfarenhet av Azure Machine Learning
Publik
- Datavetare
Vittnesmål (5)
Det var mycket vi bad om – och en ganska balanserad mängd innehåll och övningar som täckte de olika profilerna för ingenjörerna i företaget som deltog.
Arturo Sánchez - INAIT SA
Kurs - Microsoft Azure Infrastructure and Deployment
Machine Translated
I've got to try out resources that I've never used before.
Daniel - INIT GmbH
Kurs - Architecting Microsoft Azure Solutions
The Exercises
Khaled Altawallbeh - Accenture Industrial SS
Kurs - Azure Machine Learning (AML)
mycket vänlig och hjälpsam
Aktar Hossain - Unit4
Kurs - Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
Machine Translated
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose