エピソード
MLOps と Azure Machine ラーニング を使用した AI/ML プラクティスのスケーリング |パート 3
代入 Seth Juarez, Scott Donohoo
今週の AI ショーでは、Abe Omorogbe、Scott Donohoo、Setu Chokshi が立ち寄り、AzureML MLOps 機能を利用して ML 実験をトレーニングから推論に移行するプロセスを効率化する方法について説明します。 運用環境で ML モデルを安全にトレーニング、デプロイ、管理するために AzureML を使用する方法をデモし、AzureML チームが AZUREML で標準化して ML Ops プラクティスをスケーリングできるように支援したプラクティスを強調します。
MLOps と Azure Machine ラーニング を使用した AI/ML プラクティスのスケーリングのパート 3 で、Scott Donohoo は、Azure MLOps ソリューション アクセラレータを使用して、運用環境で ML モデルを安全にトレーニング、デプロイ、管理する方法をデモします。
章
- 00:00 - AI ショーの開始
- 00:19 - ようこそと紹介
- 01:23 - パート 1 とパート 2 のレビュー
- 01:58 - Azure MLOps (v2) ソリューション アクセラレータの概要
- 02:46 - デモ
- 13:05 - はじめに |Github
- 14:11 - 折り返し
推奨リソース
- mlOps プラクティスをアップスキルするためのモジュールのラーニング
- MLOps の導入を評価し、MLOps の導入に増分アプローチを取る MLOps 成熟度モデル
- MLOps 環境をブートストラップするための MLOps ソリューション アクセラレータ
- MLOps のセットアップ |Microsoft Learn
関連エピソード
- オンデマンドで視聴する |Microsoft Learn
- AI ショーをサブスクライブする
- AI Show Live Playlist
- 毎週月曜日に参加して、YouTube で AI ショーのライブストリームを見る
のインスタンスに接続するときには、
- セス・フアレス |Twitter: @sethjuarez
- カシー・ブレヴィウ |Twitter: @Cassieview
今週の AI ショーでは、Abe Omorogbe、Scott Donohoo、Setu Chokshi が立ち寄り、AzureML MLOps 機能を利用して ML 実験をトレーニングから推論に移行するプロセスを効率化する方法について説明します。 運用環境で ML モデルを安全にトレーニング、デプロイ、管理するために AzureML を使用する方法をデモし、AzureML チームが AZUREML で標準化して ML Ops プラクティスをスケーリングできるように支援したプラクティスを強調します。
MLOps と Azure Machine ラーニング を使用した AI/ML プラクティスのスケーリングのパート 3 で、Scott Donohoo は、Azure MLOps ソリューション アクセラレータを使用して、運用環境で ML モデルを安全にトレーニング、デプロイ、管理する方法をデモします。
章
- 00:00 - AI ショーの開始
- 00:19 - ようこそと紹介
- 01:23 - パート 1 とパート 2 のレビュー
- 01:58 - Azure MLOps (v2) ソリューション アクセラレータの概要
- 02:46 - デモ
- 13:05 - はじめに |Github
- 14:11 - 折り返し
推奨リソース
- mlOps プラクティスをアップスキルするためのモジュールのラーニング
- MLOps の導入を評価し、MLOps の導入に増分アプローチを取る MLOps 成熟度モデル
- MLOps 環境をブートストラップするための MLOps ソリューション アクセラレータ
- MLOps のセットアップ |Microsoft Learn
関連エピソード
- オンデマンドで視聴する |Microsoft Learn
- AI ショーをサブスクライブする
- AI Show Live Playlist
- 毎週月曜日に参加して、YouTube で AI ショーのライブストリームを見る
のインスタンスに接続するときには、
- セス・フアレス |Twitter: @sethjuarez
- カシー・ブレヴィウ |Twitter: @Cassieview
ご意見およびご提案がある場合は、 こちらから問題を送信してください。