Azure Machine Learning 文件

了解如何使用 Azure Machine Learning 來定型及部署模型以及管理 ML 生命週期 (MLOps)。 教學課程、程式碼範例、API 參考等項目。

概觀

概觀

• 什麼是 Azure Machine Learning？

設定&快速入門

快速入門

• 建立資源
• 開始使用 Azure Machine Learning

從基本概念著手

教學課程

• 準備和探索資料
• 在雲端工作站上開發
• 將模型定型
• 部署模型
• 設定可重複使用的管線

使用資料

操作指南

• 在 Azure Machine Learning 中使用 Apache Spark
• 建立資料資產
• 使用資料表

將模型定型

操作指南

• 使用 CLI、SDK 或 REST API 執行定型
• 微調用於模型定型的超參數
• 從可重複使用的元件建置管線
• 在工作室中使用自動化 ML
• 使用 R 定型

部署模型

部署

• 使用端點以簡化模型部署
• 使用線上端點進行即時評分
• 批次端點的批次評分
• 部署 R 模型

管理 ML 生命週期 (MLOps)

操作指南

• 追蹤、監視、分析定型執行
• 模型管理、部署和監視

ML 專案的安全性

操作指南

• 建立資源工作區
• 連線到資料來源
• 企業安全性和治理

參考文件

參考

• Python SDK (v2)
• CLI (v2)
• REST API
• 演算法和元件參考

資源

參考

• 升級為 v2
• Python SDK (v2) 程式碼範例
• CLI (v2) 程式碼範例
• ML Studio (傳統) 文件