Học máy sản xuất với Azure Databricks

Chuyển các mô hình học máy từ một máy tính bảng địa phương sang một môi trường sản xuất đáng tin cậy là một trong những thách thức lớn nhất trong khoa học dữ liệu ngày nay. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cơ bản của các hoạt động học máy (MLOps) sử dụng Azure Databricks. Bạn sẽ chuyển từ việc xây dựng mô hình cô lập để thiết lập các đường ống sản xuất tự động, tái tạo và giám sát, đảm bảo các mô hình của bạn vẫn chính xác và đáng tin cậy theo thời gian. Bạn sẽ học được: - Hiểu các nguyên tắc cơ bản của MLOps và chu kỳ sống sản xuất của mô hình học máy. - Theo dõi các thí nghiệm, tham số và chỉ số sử dụng theo dõi MLflow tích hợp. - Đăng ký, phiên bản và quản lý mô hình trong Azure Databricks Model Registry tập trung. - Thiết lập các mô hình huấn luyện như điểm cuối API thời gian thực hoặc các đường ống đánh giá hàng loạt. - Theo dõi hiệu suất mô hình và xác định dữ liệu trôi nổi để duy trì chất lượng dự đoán. - Ứng dụng các quy trình hợp tác hiện đại và các khái niệm cơ bản CI / CD cho các dự án học máy. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cốt lõi và kiến trúc cơ bản trước khi chuyển sang các kịch bản cấu hình thực tế. Bạn sẽ đọc qua các giải thích chi tiết, đoạn mã rõ ràng, và các quy trình triển khai có cấu trúc. Lớp học này được thiết kế cho các kỹ sư ML tham vọng, các nhà khoa học dữ liệu và các nhà phát triển mới triển khai sản xuất và muốn làm chủ Azure Databricks. Không cần kinh nghiệm sản xuất trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng các đường ống học máy đáng tin cậy, sẵn sàng sản xuất.