Trainieren von Modellen in Azure Machine Learning mit der Befehlszeilenschnittstelle (v2)
Die Azure Machine Learning CLI (v2) ist eine Azure-Befehlszeilenschnittstellen-Erweiterung, mit der Sie Machine Learning-Modelle trainieren und bereitstellen können. Erfahren Sie, wie Sie die CLI (v2) verwenden, um Azure Machine Learning Arbeitsbereichsressourcen zu erstellen, die für Training und Bereitstellung von Modellen verwendet werden.
Voraussetzungen
Bei diesem Lernpfad wird davon ausgegangen, dass Sie über Kenntnisse im Training von Machine Learning-Modellen mit Python und Open-Source-Frameworks wie Scikit-Learn verfügen. Eine gewisse Vertrautheit mit den Hauptkonzepten von Azure Machine Learning wird ebenfalls erwartet.
Erfolgscode
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Module in diesem Lernpfad
Verwenden Sie die Azure Machine Learning CLI (v2), um Arbeitsbereichsressourcen zu erstellen und zu verwalten.
Verwenden Sie die Azure Machine Learning CLI (v2), um Modelle als Aufträge zu trainieren. Trainieren Sie ein Modell mit einem einfachen Python-Skript, oder führen Sie die Abstimmung der Hyperparameter mit einem Sweep-Auftrag durch.
Verwenden Sie MLflow, um Modellmetriken und Artefakte beim Trainieren und Registrieren von Modellen mit der Azure Machine Learning-CLI (v2) nachzuverfolgen.
Verwenden Sie die Azure Machine Learning CLI (v2), um ein Machine Learning-Modell für einen verwalteten Onlineendpunkt bereitzustellen.
Mithilfe von Komponenten können Sie Code einfach teilen und wiederverwenden. Mithilfe von komponentenbasierten Pipelines können Sie Machine Learning-Workflows erstellen.