Implementar e monitorizar um modelo no Azure Machine Learning

  • Módulo
  • 9 Unidades
Intermédio
Cientista de Dados
Engenheiro de DevOps
Azure Machine Learning
GitHub

Escolha este módulo se quiser registar, implementar, monitorizar e reverter modelos usando GitHub Actions e ambientes protegidos.

Objetivos de aprendizagem

Depois de concluir este módulo, você pode:

  • Registar, versionar e arquivar modelos MLflow ao longo do seu ciclo de vida.
  • Utilize ambientes do GitHub para controlar o acesso e exigir aprovação antes da promoção para produção.
  • Implemente e resolva um endpoint online gerido, promova um modelo de forma segura e volte a uma versão anterior.
  • Automatizar a implementação e testes do modelo com o GitHub Actions.
  • Monitorizar um modelo implementado e reconhecer sinais que exigem investigação ou requalificação.

Pré-requisitos

  • Experiência de programação com Python ou R
  • Experiência no desenvolvimento e treinamento de modelos de machine learning
  • Familiaridade com conceitos básicos do Azure Machine Learning, como jobs, modelos e endpoints
  • Familiaridade básica com GitHub e conceitos de integração contínua/implementação contínua (CI/CD)
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