Exécution de scripts d'entraînement avec Azure Machine Learning SDK v2

La transition des modèles d'apprentissage automatique des notebooks locaux vers une infrastructure cloud robuste peut sembler un obstacle majeur. Ce cours simplifie cette transition en vous enseignant comment empaqueter et exécuter votre code d'entraînement dans le cloud. Vous apprendrez à prendre des scripts Python standard et à les exécuter en tant que tâches de commande gérées dans Azure Machine Learning. En utilisant le SDK Python v2 moderne, vous acquerrez les compétences nécessaires pour configurer des environnements, gérer des ressources de calcul et suivre vos exécutions d'entraînement en toute simplicité. Ce que vous apprendrez : * Comprendre l'architecture fondamentale des espaces de travail d'apprentissage automatique à l'échelle du cloud ; * Configurer des environnements conteneurisés et des cibles de calcul pour l'entraînement ; * Soumettre et surveiller des scripts d'entraînement en tant que tâches de commande à l'aide du SDK ; * Gérer les entrées et sorties de données en toute sécurité dans le stockage cloud ; * Suivre automatiquement les paramètres et les métriques à l'aide de l'intégration MLflow ; * Enregistrer et versionner vos modèles terminés pour le déploiement. Ce cours textuel commence par la terminologie essentielle et les définitions de base avant de vous guider à travers des explications écrites et des configurations de code pour exécuter votre première tâche cloud. Il est conçu pour les débutants en apprentissage automatique cloud, ne nécessitant qu'une connaissance de base de Python et aucune expérience préalable du cloud. Commencez à mettre à l'échelle vos flux de travail d'apprentissage automatique dès aujourd'hui.