Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Návrh Školení
Úvod
MLOps Přehled
- Co je MLOps?
- MLOps v architektuře Azure Machine Learning
Příprava MLOps prostředí
- Nastavení Azure Machine Learning
Reprodukovatelnost modelu
- Práce s Azure Machine Learning potrubími
- Přemostění Machine Learning procesů s potrubím
Kontejnery a rozmístění
- Balení modelů do kontejnerů
- Rozmístění kontejnerů
- Ověřování modelů
Automatizace provozu
- Automatizace operací s Azure Machine Learning a GitHub
- Rekvalifikace a testování modelů
- Zavádění nových modelů
Governance a kontrola
- Vytvoření auditní stopy
- Řízení a monitorování modelů
Shrnutí a závěr
Požadavky
- Zkušenosti s Azure Machine Learning
Publikum
- Data Scientists
14 hodiny
Reference (5)
I've got to try out resources that I've never used before.
Daniel - INIT GmbH
Kurz - Architecting Microsoft Azure Solutions
velmi přátelské a užitečné
Aktar Hossain - Unit4
Kurz - Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
Machine Translated
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Kurz - MLflow
The practical part, I was able to perform exercises and to test the Microsoft Azure features
Alex Bela - Continental Automotive Romania SRL
Kurz - Programming for IoT with Azure
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
