Implantar e monitorar um modelo no Azure Machine Learning

  • Módulo
  • 9 Unidades
Intermediário
Cientista de Dados
Engenheiro de DevOps
Azure Machine Learning
GitHub

Escolha este módulo se quiser registrar, implantar, monitorar e reverter modelos usando ambientes GitHub Actions e protegidos.

Objetivos de aprendizagem

Ao final deste módulo, você poderá:

  • Registre, versione e arquive modelos do MLflow ao longo de todo o ciclo de vida.
  • Use os ambientes do GitHub para controlar o acesso e exigir aprovação antes da promoção para produção.
  • Implantar e solucionar problemas em um ponto de extremidade online gerenciado, promover um modelo com segurança e reverter para uma versão anterior.
  • Automatize a implantação e o teste de modelo com GitHub Actions.
  • Monitore um modelo implantado e reconheça sinais que exigem investigação ou retreinamento.

Pré-requisitos

  • Experiência de programação com Python ou R
  • Experiência no desenvolvimento e treinamento de modelos de machine learning
  • Familiaridade com conceitos básicos do Azure Machine Learning, como tarefas, modelos e pontos de extremidade
  • Familiaridade básica com GitHub e conceitos de CI/CD (integração contínua/implantação contínua)
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