Giriş
Makine öğrenmesi modelleri geliştirirken karşılaşılan yaygın bir zorluk, üretim senaryolarına hazırlanmaktır. Verileri işlemek ve modelleri eğitmek için kod yazarken kodun ölçeklenebilir, yinelenebilir ve otomasyona hazır olmasını istersiniz.
Not defterleri deneme ve geliştirme için ideal olsa da, betikler üretim iş yükleri için daha uygundur. Azure Machine Learning'de bir betiği komut işi olarak çalıştırabilirsiniz. Bir komut işi gönderdiğinizde, giriş verileri ve işlem ortamı gibi çeşitli parametreleri yapılandırabilirsiniz. Azure Machine Learning, iş yüklerini karşılaştırmayı kolaylaştırmak için komut işleriyle çalışırken çalışmanızı izlemenize de yardımcı olur.
Azure Machine Learning için Python yazılım geliştirme seti (SDK) v2'yi kullanarak komut işi olarak betiği çalıştırmayı öğreneceksiniz.
Öğrenme hedefleri
Bu modülde şunları nasıl yapacağınızı öğreneceksiniz:
- Not defterini betike dönüştürme.
- Terminalde betikleri test edin.
- Komut işi olarak bir betik çalıştırın.
- Komut işinde parametreleri kullanın.