Conception de solutions de déploiement de modèles avec Azure Machine Learning

La transition d'un modèle d'apprentissage automatique d'un notebook local vers un environnement de production fiable est une étape critique dans le cycle de vie de la science des données. Comprendre comment exploiter l'infrastructure cloud est essentiel pour rendre vos modèles accessibles, évolutifs et sécurisés. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts essentiels et les flux de travail pratiques de la conception et de la mise en œuvre de solutions de déploiement de modèles robustes sur Azure. Vous apprendrez à faire passer les modèles des sorties d'entraînement aux services actifs, en choisissant les bonnes stratégies d'hébergement pour vos besoins commerciaux spécifiques. Grâce à des explications écrites claires et à des extraits de code pratiques, vous acquerrez une compréhension approfondie de la manière de gérer votre infrastructure de production par programmation. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux du déploiement de modèles, les étapes du cycle de vie et les bases de l'architecture cloud. - Configurer des points de terminaison en ligne gérés pour l'inférence en temps réel à l'aide du SDK Python. - Déployer des points de terminaison par lots pour traiter efficacement de grands ensembles de données. - Enregistrer et versionner des modèles d'apprentissage automatique pour maintenir un registre propre. - Définir les configurations d'environnement et les dépendances de conteneur pour une exécution stable. - Surveiller les points de terminaison déployés pour suivre les performances et l'état du système. Le cours commence par la terminologie de base et les fondamentaux du déploiement avant de vous guider à travers les fichiers de configuration, les commandes du SDK et les flux de travail de déploiement. Vous lirez des explications détaillées et analyserez des modèles de code pratiques pour construire une base opérationnelle solide. Ce cours est conçu pour les futurs ingénieurs en apprentissage automatique, les scientifiques des données et les développeurs qui débutent dans les déploiements cloud. Aucune expérience préalable en ingénierie cloud n'est requise, bien qu'une compréhension de base de Python et des flux de travail d'apprentissage automatique soit utile. Commencez votre voyage vers la maîtrise des déploiements d'apprentissage automatique prêts pour la production dès aujourd'hui.