Documentação do Azure Machine Learning

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

Descrição geral

Descrição Geral

• O que é o Azure Machine Learning?
• O que é IA responsável?

Configuração & início rápido

Início Rápido

• Criar recursos
• Introdução ao Azure Machine Learning

Comece com o básico

Tutorial

• Preparar e explorar dados
• Desenvolva em uma estação de trabalho na nuvem
• Preparar um modelo
• Implementar um modelo
• Configurar um pipeline reutilizável

Crie soluções de IA

Início Rápido

• O que é o fluxo de prompt do Azure Machine Learning?
• Comece no fluxo de prompt

Trabalhar com dados

Manual de Instruções

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

Preparar modelos

Manual de Instruções

• Execute treinamento com CLI, SDK ou API REST
• Crie pipelines a partir de componentes reutilizáveis

Implementar modelos

Implementar

• Simplifique a implantação do modelo com endpoints
• Pontuação em tempo real com endpoints online

Gerenciar o ciclo de vida do ML (MLOps)

Manual de Instruções

• Rastreie, monitore, analise execuções de treinamento
• Gerenciamento de modelos, implantação e monitoramento

Segurança para projetos de ML

Manual de Instruções

• Criar uma área de trabalho segura
• Ligar a origens de dados
• Segurança empresarial e governança

Documentos de referência

Referência

• SDK do Python (v2)
• CLI (v2)
• API REST
• Referência de algoritmos e componentes

Recursos

Referência

• Atualizar para v2
• Exemplos de código do Python SDK (v2)
• Exemplos de código CLI (v2)