MLflow Model Management trong Azure Machine Learning

Đổi mới khoảng cách giữa việc huấn luyện mô hình học máy và quản lý chúng trong sản xuất có thể là một thách thức nếu không có một cơ sở dữ liệu có cấu trúc. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua quá trình sử dụng MLflow bên trong Azure Machine Learning để đăng nhập, đăng ký và quản lý chu kỳ sống mô hình của bạn một cách hiệu quả. Bạn sẽ có được hiểu biết thực tế về cách chuyển đổi mô hình từ các cuộc tập huấn địa phương sang tài sản được quản lý bởi đám mây. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm đăng ký mô hình nền tảng và vai trò của MLflow trong MLOp hiện đại. - Cấu hình không gian làm việc Azure Machine Learning để theo dõi thí nghiệm MLflow. - Đăng ký các mô hình MLflow được huấn luyện với kiểm soát phiên bản và siêu dữ liệu tùy chỉnh. - Quản lý môi trường và phụ thuộc mô hình sử dụng tiêu chuẩn đóng gói tái tạo. - Chuẩn bị các mô hình đăng ký để triển khai đến các điểm cuối đám mây. Bạn sẽ bắt đầu với các định nghĩa cốt lõi của chu kỳ học máy và thuật ngữ theo dõi trước khi chuyển sang các giải thích viết từng bước, đoạn mã và ví dụ cấu hình để theo dõe và triển khai. Lớp học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư học máy mới bắt đầu tìm cách tổ chức các dòng công việc mô hình của họ, chỉ cần kiến thức Python cơ bản. Bắt đầu tổ chức mô hình học máy của bạn ngay hôm nay.