Vận hành mô hình máy học (MLOps)

  • Lộ trình học tập
  • 7 Mô-đun

Xem nhanh

Tìm hiểu cách vận hành các mô hình machine learning bằng cách sử dụng vòng đời MLOps hoàn chỉnh. Lộ trình học tập này bao gồm thử nghiệm và đào tạo các mô hình với Azure Machine Learning, tự động hóa đào tạo mô hình với quy trình và điều chỉnh siêu tham số, kích hoạt công việc với GitHub Actions, triển khai phát triển dựa trên trung kế, quản lý môi trường và triển khai mô hình vào sản xuất.

Điều kiện tiên quyết

  • Trải nghiệm lập trình với Python hoặc R
  • Kinh nghiệm phát triển và đào tạo các mô hình máy học
  • Làm quen với các khái niệm cơ bản về Máy học của Azure

Mô-đun trong lộ trình học tập này

Thử nghiệm với Azure Machine Learning

Tìm hiểu cách tìm mô hình máy học tốt nhất với máy học tự động (AutoML), sổ ghi chép theo dõi MLflow và bảng điều khiển AI có trách nhiệm.

Thực hiện điều chỉnh hyperparameter với Azure Machine Learning

Tìm hiểu cách thực hiện tinh chỉnh siêu đo với công việc quét trong Azure Machine Learning.

Chạy quy trình trong Azure Machine Learning

Tìm hiểu cách tạo và sử dụng các cấu phần để xây dựng quy trình trong Azure Machine Learning. Chạy và lên lịch quy trình Azure Machine Learning để tự động hóa quy trình học máy.

Kích hoạt công việc Học Máy Azure với Hành động GitHub

Tìm hiểu cách tự động hóa quy trình học máy của bạn bằng cách sử dụng Hành động GitHub.

Kích hoạt Hành động GitHub với phát triển dựa trên tính năng

Tìm hiểu cách bảo vệ nhánh chính của bạn và cách kích hoạt các tác vụ trong dòng công việc máy học dựa trên những thay đổi đối với mã.

Làm việc với môi trường trong Hành động GitHub

Tìm hiểu cách đào tạo, kiểm tra và triển khai mô hình máy học bằng cách sử dụng các môi trường như một phần của chiến lược hoạt động học máy (MLOps) của bạn.

Triển khai mô hình với Hành động GitHub

Tìm hiểu cách tự động hóa và thử nghiệm triển khai mô hình với GitHub Actions và Azure Machine Learning CLI (v2).

Bắt đầu