在 Azure Machine Learning 中部署並監控模型

  • 模組
  • 9 單位
中級
資料科學家
DevOps 工程師
Azure Machine Learning
GitHub

如果你想透過 GitHub Actions 和受保護環境註冊、部署、監控及回滾模型，請選擇此模組。

學習目標

完成本單元後，您可以：

  • 在整個生命週期中註冊、進行版本管理，並將 MLflow 模型歸檔。
  • 使用 GitHub 環境來控制存取權，並要求在生產升級前取得批准。
  • 部署並排除受管線上端點問題，安全地推廣模型，並回滾至先前版本。
  • 使用 GitHub Actions 自動化模型部署與測試。
  • 監控已部署的模型，並識別需要調查或再訓練的訊號。

必要條件

  • Python 或 R 的程式設計經驗
  • 開發和定型機器學習模型的經驗
  • 熟悉基本的 Azure Machine Learning 概念，例如工作、模型與端點
  • 對 GitHub 及持續整合/持續部署（CI/CD）概念有基本熟悉
開始