Distribuzione e Consumo di Modelli in Azure Machine Learning

Portare un modello di machine learning da un ambiente locale a un sistema di produzione è uno dei passaggi più critici nel ciclo di vita dell'AI. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali di hosting e accesso affidabile ai modelli utilizzando Azure Machine Learning. Passerete dall'addestramento dei modelli a renderli accessibili ad applicazioni esterne, comprendendo come configurare gli endpoint sia per risposte istantanee che per l'elaborazione programmata su larga scala. Cosa imparerai: - Comprendere la terminologia fondamentale della distribuzione di modelli e l'architettura di Azure Machine Learning. - Configurare endpoint in tempo reale per previsioni istantanee e a bassa latenza. - Impostare endpoint batch per elaborare grandi volumi di dati in modo efficiente. - Consumare modelli distribuiti da applicazioni esterne utilizzando chiavi API sicure e autenticazione. - Monitorare le prestazioni degli endpoint e tracciare il model drift per garantire l'affidabilità a lungo termine. - Applicare i principi moderni di MLOps per gestire le versioni dei modelli e gli ambienti di distribuzione. Questo corso inizia con definizioni essenziali e requisiti di configurazione prima di passare a guide scritte passo-passo e snippet di codice di configurazione. Leggerete scenari pratici che dimostrano come gestire, proteggere e aggiornare i vostri endpoint nel tempo. Progettato per data scientist principianti, sviluppatori software e appassionati di cloud che desiderano entrare nel mondo di MLOps, questo corso non richiede alcuna esperienza precedente di distribuzione cloud. Inizia a leggere oggi per colmare il divario tra l'addestramento dei modelli e la produzione nel mondo reale.