使用 Azure Machine Learning 定型和管理機器學習模型

學習途徑
7 單元

初級

資料科學家

Azure Machine Learning

若要使用 Azure Machine Learning 定型機器學習模型，您需要讓資料可供使用，並設定必要的計算。使用 MLflow 定型模型和追蹤模型計量之後，您可以決定將模型部署到線上端點以進行即時預測。在此學習路徑中，您會探索如何設定 Azure 機器學習工作區，之後再定型和管理機器學習模型。

必要條件

無

此學習路徑中的課程模組

在 Azure Machine Learning 中提供資料

了解如何從 Azure Machine Learning 工作區連線到資料。您將會了解資料存放區和資料資產。

使用 Azure Machine Learning 中的計算目標

了解如何使用 Azure Machine Learning 中的計算目標。計算目標可讓您執行機器學習工作負載。探索如何以及何時可以使用計算執行個體或計算叢集。

使用 Azure Machine Learning 中的環境

了解如何使用 Azure Machine Learning 中的環境在任何計算目標上執行指令碼。

在 Azure Machine Learning 中以命令作業身分執行定型指令碼

了解如何將程式碼轉換成指令碼，並在 Azure Machine Learning 中以命令作業的形式執行。

在作業中使用 MLflow 追蹤模型定型

了解如何在執行指令碼時，使用 MLflow 在作業中追蹤模型定型。

在 Azure Machine Learning 中註冊 MLflow 模型

了解如何在 Azure Machine Learning 中記錄和註冊 MLflow 模型。

將模型部署至受控線上端點

了解如何將模型部署至受控線上端點以進行即時推斷。