Mô hình triển khai và tiêu thụ trong Azure Machine Learning

Mang một mô hình học máy từ một môi trường địa phương vào một hệ thống sản xuất là một trong những bước quan trọng nhất trong chu kỳ sống của AI. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cơ bản của việc lưu trữ và truy cập mô hình một cách đáng tin cậy bằng Azure Machine Learning. Bạn sẽ chuyển đổi từ các mô hình huấn luyện để làm cho chúng có thể truy cập vào các ứng dụng bên ngoài, hiểu cách cấu hình các điểm cuối cho cả phản hồi tức thời và xử lý theo lịch trình quy mô lớn. Bạn sẽ học được: - Hiểu thuật ngữ triển khai mô hình cốt lõi và kiến trúc Azure Machine Learning. - Cấu hình các điểm cuối thời gian thực cho dự đoán tức thì, chậm trễ thấp. - Thiết lập các điểm cuối hàng để xử lý lượng dữ liệu lớn một cách hiệu quả. - Sử dụng các mô hình triển khai từ các ứng dụng bên ngoài sử dụng khóa API an toàn và xác thực. - Kiểm soát hiệu suất điểm cuối và theo dõi mô hình trôi dạt để đảm bảo độ tin cậy lâu dài. - Ứng dụng các nguyên tắc MLOps hiện đại để quản lý các phiên bản mô hình và môi trường triển khai. Chương trình này bắt đầu với các định nghĩa và yêu cầu thiết lập cơ bản trước khi chuyển sang hướng dẫn viết từng bước và đoạn mã cấu hình. Bạn sẽ đọc qua các kịch bản thực tế minh họa cách quản lý, bảo mật và cập nhật các điểm cuối của bạn theo thời gian. Được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu mới bắt đầu, nhà phát triển phần mềm và người đam mê đám mây muốn bước vào thế giới của MLOps, khóa học này không yêu cầu kinh nghiệm triển khai đám mờ trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để nối liền khoảng cách giữa đào tạo người mẫu và sản xuất thế giới thực.