Python ile Azure Makine Öğrenmesi'nde Çevre Yönetimi

Makine öğrenmesinde, yerel bir prototipten ölçeklenebilir bir bulut boru hattına geçiş, tutarsız yürütüm ortamları nedeniyle sık sık başarısız olur. Azure Machine Learning'de çevre yönetimini iyileştirmek, eğitim ve dağıtım çalışmalarınızın güvenilir, güvenli ve tekrarlanabilir olmasını sağlar. Bu metin tabanlı kurs, Azure Machine Learning Python SDK'yı kullanarak yürütüm ortamlarının tanımlanması, inşası ve yönetilmesinde size rehberlik eder. Önceden yapılandırılmış temel konfigürasyonları kullanmaktan, optimize edilmiş, üretime hazır özel ortamlar oluşturmaya geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksiniz: Azure Machine Learning çevrelerinin temel kavramlarını anlayın, kuratörlere karşı özel yürütüm zamanları da dahil; Docker bağlamları, Conda spesifikasyon dosyaları ve modern Python paket yönetimi desenleri kullanarak özel çevreler oluşturun; Farklı hesaplama ortamlarında mutlak tekrarlanabilirliği sağlamak için çevre sürümlerini yönetin Hedefleri; Güvenli temel görüntüleri seçerek ve bağımlılıkları güvenli bir şekilde yöneterek güvenlik en iyi uygulamalarını uygulayın; Çevre inşa hatalarını sorunsuz hale getirin ve daha hızlı geliştirme döngüleri için inşa zamanlarını optimize edin. Pratik konfigürasyon dosyaları, SDK komutlar ve gelişmiş özel inşalara geçmeden önce çekirdek tanımlamalar ve Azure ML çevrelerinin temel yapısı ile başlayabilirsiniz. Açık yazılı açıklamalar ve yapısal kod parçaları aracılığıyla çevreleri verimli bir şekilde kaydetme ve dağıtma yöntemlerini öğreneceksiniz. Bu kurs, makine öğrenimi çalışma akışlarını standartlaştırmak isteyen yeni başlayan veri bilimcileri, ML mühendisleri ve bulut pratisyenleri için tasarlanmıştır. Azure Machine Learning ile önceden bir deneyim gerekmez, ancak Python ile temel bir tanıdıklık yararlıdır. Bugün tekrarlanabilir makine öğrenimi boru hatları inşa etmeye başlayın.