MLOps(기계 학습 작업) 소개
MLOps(기계 학습 작업)는 DevOps 원칙을 기계 학습 프로젝트에 적용합니다. 기계 학습 프로젝트를 실험에서 프로덕션으로 스케일링하는 데 도움이 되는 DevOps 원칙에 대해 알아봅니다.
사전 요구 사항
기계 학습 및 Azure Machine Learning에 대해 어느 정도는 알고 있습니다.
업적 코드
업적 코드를 요청하려고 하나요?
이 학습 경로의 모듈
MLOps 워크로드와 관련된 DevOps 원칙 및 도구를 숙지합니다.
기계 학습 프로젝트에 대한 소스 제어를 사용하여 작업하는 방법을 알아봅니다. 소스 제어는 MLOps(기계 학습 작업)의 필수적인 부분입니다.
Azure Machine Learning 파이프라인, Azure Pipelines 및 GitHub Actions를 사용하여 기계 학습 워크플로를 자동화합니다.
기계 학습 모델의 지속적인 배포를 위한 환경 작업 방식을 학습합니다.