Общие сведения об операциях машинного обучения (MLOps)

  • Схема обучения
  • 4 Модули
Начальный уровень
Специалист по обработке и анализу данных
Azure DevOps
Машинное обучение Azure
GitHub

В операциях машинного обучения (MLOps) к проектам машинного обучения применяются принципы DevOps. Узнайте, какие принципы DevOps помогают масштабировать проект машинного обучения из экспериментальной среды в рабочую.

Предварительные требования

Базовое представление о принципах работы машинного обучения и Машинного обучения Azure.

Модули, включенные в эту схему обучения

Знакомство с принципами DevOps для машинного обучения

Ознакомьтесь с принципами и инструментами DevOps, связанными с рабочими нагрузками MLOps.

Управление исходным кодом для проектов машинного обучения

Узнайте, как использовать управление исходным кодом в проектах машинного обучения. Управление исходным кодом является важнейшим элементом операций машинного обучения (MLOps).

Автоматизация рабочих процессов машинного обучения

Автоматизируйте рабочие процессы машинного обучения с помощью конвейеров Машинного обучения Azure, Azure Pipelines и GitHub Actions.

Непрерывное развертывание для машинного обучения

Узнайте, как работать с средами для непрерывного развертывания моделей машинного обучения.