MLflow в лазурном машинном обучении: запускайте сценарии и отслеживайте модели

Переход от локальных экспериментов с машинным обучением к масштабируемому обучению в облаке может быть нелегким без надлежащих инструментов отслеживания. Управление метриками, параметрами и артефактами модели в совместной среде требует структурированного подхода к регистрации экспериментов. Этот текст-основанный курс ведет вас через основные концепции MLflow и лазурного машинного обучения, показывая вам как бесшовно побежать тренировочные сценарии в облаке и следовать представлением вашей модели с течением времени. Что вы узнаете: Понимание основных концепций MLOps, структур рабочего пространства и интеграции MLflow; Настройка и представление тренировочных скриптов Python в качестве командных заданий в Azure Machine Learning; Систематическое отслеживание параметров обучения, пользовательских метрик и выходных журналов; Применение автоматического ведения журнала MLFlow для автоматического сбора метрик модели с минимальными затратами код; Регистрация и управление версиями модели в централизованном облачном реестре; Анализ истории запусков и сравнение производительности между различными итерациями обучения. Вы начнете с изучения основных определений и процедур настройки, а затем перейдете к написанию кода отслеживания и управлению запусками в облаке. Каждая концепция подкрепляется четкими письменными объяснениями и структурированными фрагментами кода. Этот курс предназначен для ученых данных, энтузиастов машинного обучения и разработчиков, которые впервые используют облачные MLOps, без предыдущего опыта работы с лазурным машинным обучением или MLflow. Начните проводить эксперименты по машинному обучению в облаке уже сегодня.