MLflow w usłudze Azure Machine Learning: uruchamianie skryptów i śledzenie modeli

Przejście z lokalnych eksperymentów z uczeniem maszynowym do skalowalnego szkolenia w chmurze może być przytłaczające bez odpowiednich narzędzi śledzenia. Zarządzanie wskaźnikami, parametrami i artefaktami modelu w środowisku współpracy wymaga uporządkowanego podejścia do rejestrowania eksperymentów. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez podstawowe pojęcia MLflow i Azure Machine Learning, pokazując, jak bezproblemowo uruchamiać skrypty szkoleniowe w chmurze i śledzić wydajność modelu w czasie. Co się nauczysz: Zrozumienie podstawowych koncepcji MLOps, struktur obszarów roboczych i integracji MLflow; Konfigurowanie i przesyłanie skryptów szkoleniowych Pythona jako zadań poleceń w usłudze Azure Machine Learning; Systematyczne śledzenie parametrów szkolenia, niestandardowych metryk i dzienników wyjściowych; Zastosowanie automatycznego logowania MLFlow w celu automatycznego przechwytywania metryk modelu przy minimalnym nakładzie pracy. Rejestruj i zarządzaj wersjami modeli w scentralizowanym rejestrze w chmurze; Analizuj historię uruchomień i porównuj wydajność różnych iteracji treningowych. Zaczniesz od zbadania podstawowych definicji i procedur konfiguracji, a następnie przejdziesz do pisania kodu śledzenia i zarządzania uruchomieniami w chmurze. Każda koncepcja jest wzmocniona jasnymi pisemnymi wyjaśnieniami i uporządkowanymi fragmentami kodu. Ten kurs jest przeznaczony dla naukowców zajmujących się danymi, entuzjastów uczenia maszynowego i programistów, którzy są nowicjuszami w chmurowych MLOps, bez wcześniejszego doświadczenia w Azure Machine Learning lub MLflow. Zacznij organizować eksperymenty z uczeniem maszynowym w chmurze już dziś.