Configurazione dei Target di Calcolo in Azure Machine Learning

L'esecuzione di carichi di lavoro di machine learning nel cloud richiede una solida comprensione di come allocare e gestire la potenza di elaborazione grezza. Sapere quando e come distribuire diversi ambienti di esecuzione è fondamentale per costruire pipeline di data science economiche e scalabili. Questo corso scritto ti guida attraverso il processo di configurazione, impostazione e gestione dei target di calcolo all'interno di Azure Machine Learning. Passerai dall'esecuzione locale manuale all'orchestrazione di risorse cloud scalabili adattate alle tue specifiche esigenze di training e deployment. Cosa imparerai: Comprendere la terminologia fondamentale e l'architettura del calcolo di machine learning basato su cloud; Configurare istanze di calcolo per lo sviluppo interattivo e l'analisi esplorativa dei dati; Impostare cluster di calcolo scalabili per gestire lavori di training su larga scala e l'elaborazione parallela; Applicare moderne strategie di gestione dei costi per ottimizzare l'allocazione delle risorse e prevenire sforamenti del budget; Selezionare il tipo di calcolo appropriato, incluse le opzioni serverless, in base ai requisiti del carico di lavoro; Risolvere errori di esecuzione comuni e monitorare le metriche di performance del calcolo. Il corso inizia con definizioni essenziali e concetti fondamentali dell'infrastruttura cloud prima di procedere passo dopo passo attraverso la configurazione di istanze, la scalatura di cluster e l'implementazione di automazioni economiche. Leggerai spiegazioni dettagliate e esaminerai esempi di configurazione pratici progettati per un'applicazione immediata. Questo corso è progettato per data scientist principianti, ingegneri cloud e sviluppatori che sono nuovi ad Azure Machine Learning e desiderano comprendere il provisioning delle risorse cloud. Non è richiesta alcuna esperienza precedente nell'infrastruttura cloud. Inizia oggi stesso a costruire le tue basi di machine learning nel cloud.