Kompletní operace strojového učení (MLOps) se službou Azure Machine Učení

  • Plán výuky
  • 6 Moduly
Středně pokročilý
Data Scientist
Azure Machine Learning
GitHub

Operace strojového učení (MLOps) aplikují principy DevOps na projekty strojového učení. V tomto studijním programu se dozvíte, jak implementovat klíčové koncepty, jako je správa zdrojového kódu, automatizace a CI/CD, a vytvořit ucelené řešení MLOps.

Požadavky

  • Zkušenosti s programováním v Pythonu nebo R
  • Zkušenosti s vývojem a trénováním modelů strojového učení
  • Znalost základních konceptů služby Azure Machine Učení

Moduly v tomto studijním programu

Použití úlohy azure machine Učení pro automatizaci

Naučte se využívat model strojového učení z experimentování do produkčního prostředí pomocí úloh azure Machine Učení.

Aktivace úloh azure machine Učení pomocí GitHub Actions

Naučte se automatizovat pracovní postupy strojového učení pomocí GitHub Actions.

Aktivace GitHub Actions s využitím vývoje založeného na funkcích

Zjistěte, jak chránit hlavní větev a jak aktivovat úlohy v pracovním postupu strojového učení na základě změn kódu.

Práce s lintingem a testováním jednotek v GitHub Actions

Zjistěte, jak automatizovat kontroly kódu při každé aktualizaci kódu pro úlohy strojového učení.

Práce s prostředími v GitHub Actions

Naučte se trénovat, testovat a nasazovat model strojového učení pomocí prostředí v rámci strategie operací strojového učení (MLOps).

Nasazení modelu pomocí GitHub Actions

Zjistěte, jak automatizovat a testovat nasazení modelu pomocí GitHub Actions a Azure Machine Učení CLI (v2).