Fondations MLOps : Automatiser les flux de travail avec Azure Machine Learning

Les flux de travail manuels de machine learning sont sujets aux erreurs et difficiles à mettre à l'échelle. La transition de l'expérimentation locale vers des pipelines automatisés et répétables est la clé du succès des opérations de machine learning (MLOps). Ce cours textuel vous guide à travers les concepts fondamentaux des tâches Azure Machine Learning, vous montrant comment automatiser les processus d'entraînement, d'évaluation et de déploiement. Vous apprendrez à configurer des environnements cloud, à suivre les expériences et à transformer votre code manuel en pipelines robustes et automatisés. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les principes fondamentaux de MLOps et le rôle de l'automatisation dans les cycles de vie du machine learning. - Configurer et soumettre des tâches Azure Machine Learning en utilisant les conventions modernes du SDK. - Automatiser les tâches d'entraînement de modèles et de prétraitement de données pour qu'elles s'exécutent de manière fiable dans le cloud. - Suivre et surveiller les métriques d'expérience, les journaux et les sorties pour une meilleure reproductibilité. - Implémenter une orchestration de pipeline de base pour connecter plusieurs étapes de machine learning. - Appliquer les meilleures pratiques de sécurité et environnementales pour les ressources de calcul basées sur le cloud. Le cours commence par la terminologie essentielle de MLOps et les concepts fondamentaux avant de passer à des guides écrits étape par étape sur la rédaction des configurations de tâches et la gestion des environnements d'exécution. Vous étudierez des exemples de code pratiques et des fichiers de configuration conçus pour vous aider à construire votre premier pipeline automatisé. Ce cours est destiné aux data scientists débutants, aux ingénieurs logiciels et aux professionnels MLOps aspirants qui souhaitent automatiser leurs flux de travail ML. Aucune expérience préalable avec Azure n'est requise, bien qu'une compréhension de base de Python soit utile. Commencez à lire dès aujourd'hui pour rationaliser vos flux de travail de machine learning avec l'automatisation basée sur le cloud.