MLflow في Azure Machine Learning: تشغيل النصوص البرمجية وتتبع النماذج

يعد الانتقال من تجارب التعلم الآلي المحلية إلى التدريب السحابي القابل للتطوير أمراً مربكاً بدون أدوات التتبع المناسبة. تتطلب إدارة المقاييس والمعلمات وملفات النماذج في بيئة تعاونية نهجاً منظماً لتسجيل التجارب. يرشدك هذا الدورة النصية عبر المفاهيم الأساسية لـ MLflow و Azure Machine Learning، مما يوضح لك كيفية تشغيل نصوص التدريب بسلاسة في السحاب وتتبع أداء نموذجك بمرور الوقت. ما ستتعلمه: فهم مفاهيم MLOps الأساسية، وهياكل مساحة العمل، وتكامل MLflow؛ تكوين وإرسال نصوص تدريب Python كوظائف أوامر في Azure Machine Learning؛ تتبع معلمات التدريب والمقاييس المخصصة وسجلات الإخراج بشكل منتظم؛ تطبيق التسجيل التلقائي في MLflow لالتقاط مقاييس النماذج تلقائياً بأقل قدر من الكود؛ تسجيل وإدارة إصدارات النماذج في السجل السحابي المركزي؛ تحليل تواريخ التشغيل ومقارنة الأداء عبر تكرارات التدريب المختلفة. ستبدأ باستكشاف التعريفات الأساسية وإجراءات الإعداد، ثم تنتقل إلى كتابة كود التتبع وإدارة عمليات التشغيل في السحاب. يتم تعزيز كل مفهوم بشرح كتابي واضح ومقتطفات برمجية منظمة. تم تصميم هذه الدورة لعلماء البيانات ومحبي التعلم الآلي والمطورين الجدد في مجال MLOps القائم على السحاب، دون الحاجة إلى خبرة سابقة في Azure Machine Learning أو MLflow. ابدأ في تنظيم تجارب التعلم الآلي الخاصة بك في السحاب اليوم.