Gerenciamento de Modelos do MLflow no Azure Machine Learning

Preencher a lacuna entre o treinamento de modelos de machine learning e o gerenciamento deles na produção pode ser um desafio sem um registro estruturado. Este curso baseado em texto orienta você pelo processo de uso do MLflow no Azure Machine Learning para registrar, cadastrar e gerenciar seus ciclos de vida de modelo com eficiência. Você obterá uma compreensão prática de como fazer a transição de modelos de execuções de treinamento locais para ativos gerenciados na nuvem. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos de registro de modelo fundamental e o papel do MLflow nos MLOps modernos. - Configurar espaços de trabalho do Azure Machine Learning para rastrear experimentos do MLflow. - Registre modelos treinados do MLflow com controle de versão e metadados personalizados. - Gerenciar ambientes e dependências de modelos usando padrões de embalagem reproduzíveis. - Prepare modelos registrados para implantação em endpoints de nuvem. Você começará com as definições básicas dos ciclos de vida do machine learning e da terminologia de rastreamento antes de passar para explicações escritas passo a passo, snippets de código e exemplos de configuração para rastrear e implantar. Este curso é projetado para cientistas de dados iniciantes e engenheiros de aprendizado de máquina que desejam organizar seus fluxos de trabalho de modelo, exigindo apenas conhecimento básico de Python. Comece a organizar seus modelos de machine learning hoje mesmo.