Azure Machine Learning 모델 배포 및 모니터링
중급
데이터 과학자
DevOps 엔지니어
Azure Machine Learning
GitHub
GitHub Actions 및 보호된 환경을 사용하여 모델을 등록, 배포, 모니터링 및 롤백하려면 이 모듈을 선택합니다.
학습 목표
이 모듈을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 수명 주기 내내 MLflow 모델을 등록, 버전 및 보관합니다.
- GitHub 환경을 사용하여 액세스를 제어하고 프로덕션 승격 전에 승인을 요구합니다.
- 관리되는 온라인 엔드포인트를 배포 및 문제 해결하고, 모델을 안전하게 승격하고, 이전 버전으로 롤백합니다.
- GitHub Actions 사용하여 모델 배포 및 테스트를 자동화합니다.
- 배포된 모델을 모니터링하고 조사 또는 재학습을 요구하는 신호를 인식합니다.
사전 요구 사항
- Python 또는 R을 사용한 프로그래밍 환경
- 기계 학습 모델 개발 및 학습 경험
- 작업, 모델 및 엔드포인트와 같은 기본 Azure Machine Learning 개념에 대한 숙지
- GitHub 및 CI/CD(지속적인 통합/지속적인 배포) 개념에 대한 기본적인 숙지