Azure Machine Learning 설명서

Azure Machine Learning을 통해 모델을 학습 및 배포하고 ML 수명 주기를 관리(MLOps)하는 방법을 알아봅니다. 자습서, 코드 예제, API 참조 등

개요

개요

• Azure Machine Learning이란 무엇인가요?
• 책임 있는 AI란?

설정 및 빠른 시작

빠른 시작

• 리소스 만들기
• Azure Machine Learning 시작

기본 사항으로 시작

자습서

• 데이터 준비 및 탐색
• 클라우드 워크스테이션에서 개발
• 모델 학습
• 모델 배포
• 재사용 가능한 파이프라인 설정

AI 솔루션 빌드

빠른 시작

• Azure Machine Learning 프롬프트 흐름이란?
• 프롬프트 흐름 시작

데이터 작업

방법 가이드

• Azure Machine Learning의 Apache Spark 사용
• 데이터 자산 만들기

모델 학습

방법 가이드

• CLI, SDK 또는 REST API를 사용하여 학습 실행
• 재사용 가능 구성 요소에서 파이프라인 빌드

모델 배포

배포

• 엔드포인트를 통해 모델 배포 간소화
• 온라인 엔드포인트를 사용하여 실시간 점수 매기기

ML 수명 주기 관리(MLOps)

방법 가이드

• 학습 실행 추적, 모니터링, 분석
• 모델 관리, 배포 및 모니터링

ML 프로젝트에 대한 보안

방법 가이드

• 보안 작업 영역 만들기
• 데이터 원본에 연결
• 엔터프라이즈 보안 및 거버넌스

참조 문서

참조

• Python SDK(v2)
• CLI(v2)
• REST API
• 알고리즘 & 구성 요소 참조

리소스

참조

• v2로 업그레이드
• Python SDK(v2) 코드 예제
• CLI(v2) 코드 예제