Documentação do Azure Machine Learning

Saiba como treinar e implantar modelos e gerenciar o ciclo de vida de ML (MLOps) com o Azure Machine Learning. Tutoriais, exemplos de código, referências de API e mais.

Visão geral

Visão geral

• O que é o Azure Machine Learning?
• O que é a IA Responsável?

Configuração e Início Rápido

Início Rápido

• Criar recursos
• Introdução ao Azure Machine Learning

Comece com as noções básicas

Tutorial

• Preparar e explorar dados
• Desenvolver em uma estação de trabalho de nuvem
• Treinar um modelo
• Implantar um modelo
• Configurar um pipeline reutilizável

Criar soluções de IA

Início Rápido

• O que é o prompt flow do Azure Machine Learning?
• Introdução ao prompt flow

Trabalhar com dados

Guia de Instruções

• Usar o Apache Spark no Azure Machine Learning
• Criar ativos de dados

Treinar modelos

Guia de Instruções

• Executar treinamento com a CLI, o SDK ou a API REST
• Criar pipelines usando componentes reutilizáveis

Implantar modelos

Implantar

• Simplificar a implantação de modelo com pontos de extremidade
• Pontuação em tempo real com pontos de extremidade online

Gerenciar o ciclo de vida de ML (MLOps)

Guia de Instruções

• Acompanhar, monitorar e analisar execuções de treinamento
• Gerenciamento, implantação e monitoramento de modelos

Segurança para projetos de ML

Guia de Instruções

• Criar um workspace seguro
• Conectar-se a fontes de dados
• Segurança e governança corporativas

Documentos de Referência

Referência

• Python SDK (v2)
• CLI (v2)
• API REST
• Algoritmo e referência de componente

Recursos

Referência

• Upgrade para a v2
• Exemplos de código do SDK do Python (v2)
• Exemplos de código da CLI (v2)