Azure Makine Öğrenmesi ile MLOps Çözümleri Tasarlamak

Makine öğrenimi modellerini yerel bir dizüstü bilgisayardan güvenilir bir üretim ortamına taşımak için otomasyon ve izleme için yapısal bir yaklaşım gerektirir. Bu metin tabanlı kurs, Azure Machine Learning kullanarak sağlam makine öğrenme operasyonları (MLOps) çözümleri tasarlamaya rehberlik eder. El model eğitiminden tamamen otomatik, tekrarlanabilir makine öğrenme boru hatları tasarımına geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksiniz: 1. Temel MLOps kavramları, yaşam döngüsü safhaları ve mimari bileşenleri anlayın. 2. Azure Machine Learning Python SDK v2 kullanarak çalışma alanları, veri varlıkları ve çevreleri yapılandır. 3. Tekrarlanabilir model geliştirmelerini sağlamak için otomatik eğitim boru hatları oluşturmak. 4. Gerçek zamanlı çıkarım için üretim son noktalarına modelleri kaydedin, paketleyin ve dağıtın. 5. ML iş akışlarında sürekli entegrasyon ve sürekli teslimat (CI/CD) paternlerini uygulamak. 6. Model performansını izlemek ve üretimde gözlemlenebilirlik uygulamalarını oluşturmak. Kurs, eğitim, dağıtım ve izleme için pratik kod konfigürasyonları yoluyla size rehberlik etmeden önce temel MLOps terminolojisi ve temel kavramlarıyla başlar. Detaylı yazılı açıklamalar, adım adım mimari parçalanmalar ve pratik Python kod parçaları yoluyla öğreneceksiniz. Bu kurs, MLOps'a yeni başlayan ML mühendisleri, veri bilimcileri ve bulut mimarları için tasarlanmıştır. Önceden DevOps veya bulut yönetimi deneyimi gerekmez, ancak Python ile temel bir tanıdıklık yararlıdır. İlk üretim seviyesi MLOps çözümünü tasarlamak ve ölçeklendirmek için bugün okumaya başlayın.