Modellbereitstellung und -nutzung in Azure Machine Learning

Die Übertragung eines Machine-Learning-Modells aus einer lokalen Umgebung in ein Produktionssystem ist einer der kritischsten Schritte im KI-Lebenszyklus. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte des zuverlässigen Hostens und Zugriffs auf Modelle mit Azure Machine Learning. Sie werden von Trainingsmodellen zu deren Zugänglichmachung für externe Anwendungen übergehen und verstehen, wie Endpunkte für sofortige Antworten und umfangreiche geplante Verarbeitung konfiguriert werden. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernmodellbereitstellungsterminologie und die Azure Machine Learning-Architektur. - Konfigurieren Sie Echtzeit-Endpunkte für sofortige Vorhersagen mit niedriger Latenz. - Richten Sie Batch-Endpunkte ein, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten. - Verwenden Sie bereitgestellte Modelle aus externen Anwendungen mit sicheren API-Schlüsseln und Authentifizierung. - Überwachen Sie die Endpunktleistung und verfolgen Sie die Modelldrift, um eine langfristige Zuverlässigkeit zu gewährleisten. - Wenden Sie moderne MLOps-Prinzipien an, um Modellversionen und Bereitstellungsumgebungen zu verwalten. Dieser Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und Einrichtungsanforderungen, bevor Schritt für Schritt schriftliche Anleitungen und Konfigurationscode-Snippets vorgestellt werden. Sie werden praktische Szenarien durchlesen, die demonstrieren, wie Sie Ihre Endpunkte im Laufe der Zeit verwalten, schützen und aktualisieren können. Dieser Kurs wurde für Anfänger, Softwareentwickler und Cloud-Enthusiasten entwickelt, die in die Welt der MLOps einsteigen möchten. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Lücke zwischen Modelltraining und realer Produktion zu schließen.