Úvod
Ve službě Azure Machine Learning můžete experimentovat v poznámkových blocích a trénovat (a znovu trénovat) modely strojového učení spuštěním skriptů jako úloh.
V podnikovém procesu datových věd budete chtít rozdělit celkový proces na jednotlivé úlohy. Úlohy můžete seskupit jako kanály. Kanály jsou klíčem k implementaci efektivního řešení Machine Learning Operations (MLOps) v Azure.
Dozvíte se, jak vytvářet komponenty jednotlivých úkolů, což usnadňuje opakované použití a sdílení kódu. Potom zkombinujete komponenty do kanálu Azure Machine Learning, který spustíte jako úlohu kanálu.
Poznámka:
Termín kanál se používá široce napříč různými doménami, včetně strojového učení a softwarového inženýrství. Kanál ve službě Azure Machine Learning obsahuje kroky související s trénováním modelu strojového učení. Kanál v Azure DevOps nebo GitHubu může odkazovat na kanály buildu nebo verze, které provádějí úlohy sestavení a konfigurace potřebné k doručování softwaru. V Azure Synapse Analytics se kanál používá k definování procesu příjmu a transformace dat. Tento modul se zaměřuje na kanály Azure Machine Learning. Mějte ale na paměti, že mezi službami je možné vzájemně komunikovat kanály. Kanál Azure Synapse Analytics nebo Azure Synapse Analytics může například aktivovat kanál Azure Machine Learning.
Tip
Další informace o MLOps ve vztahu ke službě Azure Machine Learning s úvodem do operací strojového učení
Cíle výuky
V tomto modulu:
- Tvorba komponent.
- Sestavte kanál Služby Azure Machine Learning.
- Spusťte kanál Služby Azure Machine Learning.