Implementación y supervisión de un modelo en Azure Machine Learning

  • Módulo
  • 9 Unidades
Intermedio
Científico de datos
Ingeniero de DevOps
Azure Machine Learning
GitHub

Elija este módulo si desea registrar, implementar, supervisar y revertir modelos mediante entornos protegidos y Acciones de GitHub.

Objetivos de aprendizaje

Después de completar este módulo, podrá:

  • Registre, versione y archive modelos de MLflow a lo largo de su ciclo de vida.
  • Usa los entornos de GitHub para controlar el acceso y exigir aprobación antes de la promoción a producción.
  • Implemente y solucione problemas de un punto de conexión en línea administrado, promueva de forma segura un modelo y revierte a una versión anterior.
  • Automatice la implementación y las pruebas de modelos con Acciones de GitHub.
  • Supervise un modelo implementado y reconozca señales que requieren investigación o reentrenamiento.

Requisitos previos

  • Experiencia de programación con Python o R
  • Experiencia en el desarrollo y entrenamiento de modelos de Machine Learning
  • Familiaridad con conceptos básicos de Azure Machine Learning, como trabajos, modelos y puntos de conexión
  • Conocimientos básicos de los conceptos de GitHub e integración continua/implementación continua (CI/CD)
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