Implementatie en verbruik van modellen in Azure Machine Learning

Het overbrengen van een machine learning-model van een lokale omgeving naar een productiesysteem is een van de belangrijkste stappen in de AI-levenscyclus. Deze tekstgebaseerde cursus leidt u door de basisconcepten van het hosten en betrouwbaar openen van modellen met Azure Machine Learning. U gaat van trainingsmodellen over naar het toegankelijk maken voor externe applicaties, en begrijpt hoe u eindpunten configureert voor zowel onmiddellijke reacties als grootschalige geplande verwerking. Wat je leert: - Begrijp de terminologie voor de implementatie van het kernmodel en de Azure Machine Learning-architectuur. - Configureer realtime eindpunten voor directe voorspellingen met lage latentie. - Stel batcheindpunten in om grote hoeveelheden gegevens efficiënt te verwerken. - Gebruik geïmplementeerde modellen van externe applicaties met behulp van beveiligde API-sleutels en authenticatie. - Bewaak de prestaties van eindpunten en volg de afwijking van het model om de betrouwbaarheid op lange termijn te garanderen. - Pas moderne MLOps-principes toe om modelversies en implementatieomgevingen te beheren. Deze cursus begint met essentiële definities en installatievereisten voordat u stapsgewijze schriftelijke handleidingen en configuratiecodefragmenten gaat gebruiken. U leest praktische scenario's die demonstreren hoe u uw eindpunten in de loop van de tijd kunt beheren, beveiligen en bijwerken. Deze cursus is ontworpen voor beginnende datawetenschappers, softwareontwikkelaars en cloud-enthousiastelingen die de wereld van MLOps willen betreden. Begin vandaag nog met lezen om de kloof tussen modeltraining en echte productie te overbruggen.