Projetando soluções MLOps com o Azure Machine Learning

Mover modelos de machine learning de um notebook local para um ambiente de produção confiável requer uma abordagem estruturada para automação e monitoramento. Este curso baseado em texto orienta você no projeto de soluções robustas de operações de machine learning (MLOps) usando o Azure Machine Learning. Você fará a transição do treinamento manual de modelos para a arquitetura de pipelines de machine learning reprodutíveis e totalmente automatizados. O que você vai aprender: 1. Entenda os conceitos fundamentais de MLOps, estágios do ciclo de vida e componentes arquitetônicos. Configure espaços de trabalho, ativos de dados e ambientes usando o Azure Machine Learning Python SDK v2. 3. Construa pipelines de treinamento automatizados para garantir o desenvolvimento de modelos reprodutíveis. 4. Registre, empacote e implante modelos em endpoints de produção para inferência em tempo real. 5. Implementar padrões de integração e entrega contínuas (CI/CD) para fluxos de trabalho de ML. 6. Monitorar o desempenho do modelo e estabelecer práticas de observabilidade na produção. O curso começa com a terminologia básica do MLOps e conceitos fundamentais antes de orientá-lo através de configurações de código práticas para treinamento, implantação e monitoramento. Você aprenderá através de explicações escritas detalhadas, análises arquitetônicas passo a passo e trechos de código Python práticos. Este curso foi projetado para aspirantes a engenheiros de ML, cientistas de dados e arquitetos de nuvem que são novos para MLOps. Não é necessária experiência prévia em DevOps ou administração de nuvem, embora uma familiaridade básica com Python seja útil. Comece a ler hoje para projetar e dimensionar sua primeira solução MLOps de nível de produção.