Introdução
Um desafio comum ao desenvolver modelos de machine learning é se preparar para cenários de produção. Ao escrever códigos para processar dados e treinar modelos, é importante que eles sejam escalonáveis, replicáveis e prontos para automação.
Embora os notebooks sejam ideais para a experimentação e o desenvolvimento, os scripts são mais adequados para cargas de trabalho de produção. No Azure Machine Learning, é possível executar um script como um trabalho de comando. Ao enviar um trabalho de comando, é possível configurar diversos parâmetros, como os dados de entrada e o ambiente de computação. O Azure Machine Learning também ajuda a acompanhar trabalhos de comando para facilitar a comparação de cargas de trabalho.
Você aprenderá a executar um script como um trabalho de comando usando o SDK (kit de desenvolvimento de software) do Python v2 para o Azure Machine Learning.
Objetivos de aprendizagem
Neste módulo, você aprenderá a:
- Converta um notebook em um script.
- Teste scripts em um terminal.
- Execute um script como um trabalho de comando.
- Use parâmetros em um trabalho de comando.