Distribuzione di Modelli ML su Azure: Endpoint e Opzioni di Distribuzione

Portare i modelli di machine learning dallo sviluppo alla produzione può essere una sfida complessa. Questo corso demistifica il processo di distribuzione dei tuoi modelli su Azure. Alla fine di questo corso, avrai una solida comprensione delle capacità di distribuzione di Azure Machine Learning, dotandoti delle conoscenze necessarie per selezionare e implementare strategie di distribuzione appropriate per vari casi d'uso, assicurando che i tuoi modelli siano accessibili e performanti. Cosa imparerai: * Comprendere i concetti fondamentali della distribuzione di modelli di machine learning in ambienti cloud. * Configurare e gestire endpoint online per l'inferenza di modelli in tempo reale. * Implementare endpoint batch per l'elaborazione efficiente di grandi set di dati. * Esercitarsi nella distribuzione di modelli in locale per i flussi di lavoro di test e sviluppo. * Definire e gestire ambienti di esecuzione utilizzando principi di containerizzazione. * Applicare strategie fondamentali per il monitoraggio e il versioning dei modelli distribuiti. Questo corso inizia con i concetti fondamentali della distribuzione ML, progredisce attraverso implementazioni pratiche di diversi tipi di endpoint e si conclude con le migliori pratiche per la gestione dei modelli distribuiti. Questo corso è progettato per principianti con una conoscenza di base dei concetti di machine learning e della programmazione Python che desiderano distribuire modelli su Azure. Non è richiesta alcuna esperienza pregressa con Azure o MLOps. Inizia il tuo percorso per distribuire e gestire efficacemente modelli di machine learning nel cloud.