Implantação e consumo de modelos no Azure Machine Learning

Trazer um modelo de machine learning de um ambiente local para um sistema de produção é uma das etapas mais críticas no ciclo de vida da IA. Este curso baseado em texto orienta você pelos conceitos fundamentais de hospedagem e acesso a modelos de forma confiável usando o Azure Machine Learning. Você fará a transição de modelos de treinamento para torná-los acessíveis a aplicativos externos, entendendo como configurar endpoints para respostas instantâneas e processamento agendado em larga escala. O que você vai aprender: - Entenda a terminologia de implantação do modelo principal e a arquitetura do Azure Machine Learning. - Configure endpoints em tempo real para previsões instantâneas e de baixa latência. - Configure endpoints de lote para processar grandes volumes de dados com eficiência. - Consumir modelos implantados de aplicativos externos usando chaves de API seguras e autenticação. - Monitore o desempenho do ponto final e a deriva do modelo de trilha para garantir a confiabilidade a longo prazo. - Aplique os princípios modernos do MLOps para gerenciar versões de modelos e ambientes de implantação. Este curso começa com definições essenciais e requisitos de configuração antes de passar para guias escritos passo a passo e snippets de código de configurações. Você lerá cenários práticos que demonstram como gerenciar, proteger e atualizar seus endpoints ao longo do tempo. Projetado para cientistas de dados iniciantes, desenvolvedores de software e entusiastas da nuvem que desejam entrar no mundo dos MLOps, este curso não requer experiência prévia de implantação em nuvem. Comece a ler hoje para preencher a lacuna entre o treinamento de modelos e a produção do mundo real.