Opérations Machine Learning de bout en bout (MLOps) avec Azure Machine Learning
Les opérations de Machine Learning (MLOps) appliquent les principes DevOps aux projets de Machine Learning. Dans ce parcours d’apprentissage, vous allez apprendre à implémenter des concepts clés, tels que le contrôle de code source, l’automatisation et les CI/CD, pour créer une solution MLOps de bout en bout.
Prérequis
- Expérience en programmation avec Python ou R
- Expérience en développement et en entraînement de modèles Machine Learning
- Connaissance des concepts Azure Machine Learning de base
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Modules de ce parcours d’apprentissage
Apprenez à faire passer votre modèle Machine Learning de l’expérimentation à la production à l’aide de travaux Azure Machine Learning.
Apprenez à automatiser vos workflows Machine Learning avec GitHub Actions.
Apprenez à protéger votre branche principale et à déclencher des tâches dans le workflow Machine Learning en fonction des modifications dans le code.
Apprenez à automatiser les vérifications de code chaque fois que vous mettez à jour le code pour les charges de travail Machine Learning.
Apprenez à entraîner, tester et déployer un modèle Machine Learning en utilisant des environnements dans le cadre de votre stratégie MLOps (Machine Learning Operations).
Apprenez à automatiser et à tester le déploiement de modèles avec GitHub Actions et Azure Machine Learning CLI (v2).