Azure Makine Öğrenmesi'nde Model Yönetimi ve Tüketimi

Bir makine öğrenme modelini yerel bir çevreden üretim sistemine getirmek, yapay zeka yaşam döngüsünün en kritik adımlarından biridir. Bu metin tabanlı kurs, Azure Machine Learning kullanarak güvenilir bir şekilde modelleri barındırma ve erişimin temel kavramlarını size yönlendirir. Eğitim modellerinden geçiş yaparak onları dış uygulamalara ulaşılabilir hale getirecek, hem anında yanıtlar hem de büyük ölçekli planlanmış işlemler için son noktaları nasıl konfigüre edeceğinizi anlayacaksınız. Ne öğreneceksin: - Çekirdek model dağıtım terminolojisi ve Azure Machine Learning mimarisini anlayın. - Gerçek zamanlı son noktaları anında, düşük gecikme tahminleri için ayarlayın. - Büyük veri hacmini verimli bir şekilde işlemek için parti son noktalarını ayarlayın. - Güvenli API anahtarları ve kimlik doğrulama kullanarak dış uygulamalardan dağıtılmış modelleri tüketin. - Uzun vadeli güvenilirliği sağlamak için son nokta performansını izlemek ve model sürüklenme izlemek. - Model sürümlerini ve dağıtım ortamlarını yönetmek için modern MLOps ilkelerini uygulayın. Bu ders, adım adım yazılı kılavuzlara ve konfigürasyon kod parçalarına geçmeden önce temel tanımlamalar ve kurulum gereksinimleriyle başlar. Zaman içinde son noktalarınızı nasıl yöneteceğinizi, güvence altına alacağınızı ve güncelleyeceğinizi gösteren pratik senaryoları okuyacaktır. MLOps dünyasına girmek isteyen yeni başlayan veri bilimcileri, yazılım geliştiriciler ve bulut tutkunları için tasarlanmış olan bu kurs önceden bir bulut dağıtım deneyimi gerektirmez. Model eğitimi ve gerçek dünya üretimi arasındaki boşluğu kapatmak için bugün okumaya başlayın.