Развертывание и потребление модели в Azure Machine Learning

Перенос модели машинного обучения из локальной среды в производственную систему является одним из самых важных шагов в жизненном цикле ИИ. Этот текст-основанный курс направляет вас через основные концепции размещения и доступа моделей надежно используя лазурное машинное обучение. Вы перейдете от обучения моделей к их доступности для внешних приложений, понимая, как настроить конечные точки для мгновенных ответов и крупномасштабной запланированной обработки. Что вы узнаете: - Понимание терминологии развертывания основной модели и архитектуры Azure Machine Learning. - Настройка конечных точек в реальном времени для мгновенных прогнозов с низкой задержкой. - Настройка пакетных конечных точек для эффективной обработки больших объемов данных. - Используйте развернутые модели из внешних приложений с использованием безопасных ключей API и аутентификации. - Мониторинг производительности конечных точек и отслеживание дрейфа модели для обеспечения долгосрочной надежности. - Применять современные принципы MLOps для управления версиями моделей и средами развертывания. Этот курс начинается с основных определений и требований к установке, а затем переходит к пошаговым письменным руководствам и фрагментам кода конфигурации. Вы просмотрите практические сценарии, которые демонстрируют, как управлять, защищать и обновлять конечные точки в течение времени. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, разработчиков программного обеспечения и энтузиастов облачных технологий, желающих войти в мир MLOps. Начните читать сегодня, чтобы преодолеть разрыв между обучением моделей и производством в реальном мире.