Gestion des environnements dans Azure Machine Learning avec Python

En apprentissage automatique, le passage d'un prototype local à un pipeline cloud évolutif échoue souvent en raison d'environnements d'exécution incohérents. La maîtrise de la gestion des environnements dans Azure Machine Learning garantit que vos exécutions d'entraînement et de déploiement sont fiables, sécurisées et reproductibles. Ce cours textuel vous guide dans la définition, la création et la gestion des environnements d'exécution à l'aide du SDK Python Azure Machine Learning. Vous passerez de l'utilisation de configurations de base pré-construites à la création d'environnements personnalisés optimisés et prêts pour la production. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les concepts fondamentaux des environnements Azure Machine Learning, y compris les environnements organisés par rapport aux environnements personnalisés ; * Créer des environnements personnalisés à l'aide de contextes Docker, de fichiers de spécification Conda et de modèles modernes de gestion de packages Python ; * Gérer les versions d'environnement pour assurer une reproductibilité absolue sur différentes cibles de calcul ; * Appliquer les meilleures pratiques de sécurité en sélectionnant des images de base sécurisées et en gérant les dépendances en toute sécurité ; * Dépanner les échecs de création d'environnement et optimiser les temps de création pour des cycles de développement plus rapides. Vous commencerez par les définitions de base et la structure de base des environnements Azure ML avant de passer aux fichiers de configuration pratiques, aux commandes SDK et aux builds personnalisés avancés. Grâce à des explications écrites claires et à des extraits de code structurés, vous apprendrez à enregistrer et à déployer des environnements efficacement. Ce cours est conçu pour les data scientists débutants, les ingénieurs ML et les praticiens du cloud qui souhaitent standardiser leurs flux de travail d'apprentissage automatique. Aucune expérience préalable avec Azure Machine Learning n'est requise, bien qu'une familiarité de base avec Python soit utile. Commencez à créer des pipelines d'apprentissage automatique reproductibles dès aujourd'hui.