Bereitstellungen für maschinelles Lernen mit Azure CLI

Die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen in der Produktion kann komplex sein und erfordert robuste Tools für die Verwaltung und Überwachung. Dieser Kurs vermittelt Ihnen die grundlegenden Kenntnisse und praktischen Fähigkeiten, um Ihre Machine-Learning-Modelle mit branchenüblichen Tools sicher bereitzustellen, zu überwachen und zu beheben. Lernen Sie die Grundlagen der Bereitstellungskonzepte für maschinelles Lernen kennen. Erfahren Sie, wie Sie Online- und Batch-ML-Bereitstellungen mithilfe der Azure-Befehlszeilenschnittstelle konfigurieren und verwalten. Wenden Sie Azure Monitor für eine effektive Modellleistungsverfolgung und Fehlerbehebung an. Verstehen Sie die wesentlichen MLOps-Prinzipien für ein zuverlässiges Modelllebenszyklusmanagement. Üben Sie die Bereitstellung von containerisierten Machine-Learning-Modellen. Implementieren Sie grundlegende CI/CD-Muster für automatisierte Modellbereitstellungs-Workflows. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Bereitstellungskonzepten, geht über die praktische Verwendung von Azure CLI und Azure Monitor und endet mit modernen MLOps-Verfahren zur Wartung bereitgestellter Modelle. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger im Bereich Machine Learning oder Cloud-Betrieb, die lernen möchten, wie ML-Modelle bereitgestellt und verwaltet werden. Vorherige Erfahrungen mit der Azure-Befehlszeilenschnittstelle oder der Bereitstellung von Machine Learning sind nicht erforderlich. Bauen Sie noch heute Ihre Expertise in robusten Machine-Learning-Vorgängen auf.