Návrh Školení
Úvod
Přehled MLOpsu
- Co je MLOps?
- MLOps v architektuře Azure Machine Learning
Příprava prostředí pro MLOps
- Nastavení Azure Machine Learning
Reprodukovatelnost modelů
- Práce s Azure Machine Learning kanály
- Propojení procesů strojového učení pomocí kanálů
Kontejnery a nasazení
- Balení modelů do kontejnerů
- Nasazení kontejnerů
- Ověřování modelů
Automatizace operací
- Automatizace operací s Azure Machine Learning a GitHubem
- Retrénování a testování modelů
- Zavedení nových modelů do produkce
Řízení a kontroly
- Vytváření auditních tras
- Správa a monitorování modelů
Shrnutí a závěr
Požadavky
- Zkušenosti s Azure Machine Learning
Cílová skupina
- Data scientists
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.