Distribuire e monitorare un modello in Azure Machine Learning

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Tecnico DevOps

Azure Machine Learning

GitHub

Scegliere questo modulo per registrare, distribuire, monitorare ed eseguire il rollback dei modelli usando GitHub Actions e ambienti protetti.

Obiettivi di apprendimento

Dopo aver completato questo modulo, è possibile:

Registrare, versionare e archiviare i modelli MLflow lungo tutto il loro ciclo di vita.
Usa gli ambienti GitHub per controllare l'accesso e richiedere l'approvazione prima della promozione in produzione.
Distribuire e risolvere i problemi relativi a un endpoint online gestito, promuovere in modo sicuro un modello e eseguire il rollback a una versione precedente.
Automatizzare la distribuzione e il test dei modelli con GitHub Actions.
Monitorare un modello implementato e riconoscere i segnali che richiedono un'indagine o il riaddestramento.

Esperienza di programmazione con Python o R
Esperienza nello sviluppo e nel training di modelli di Machine Learning
Familiarità con i concetti di base Azure Machine Learning, ad esempio processi, modelli ed endpoint
Familiarità di base con GitHub e concetti relativi all'integrazione continua/distribuzione continua (CI/CD)