Déploiement et consommation de modèles dans Azure Machine Learning

Intégrer un modèle de machine learning d'un environnement local dans un système de production est l'une des étapes les plus critiques du cycle de vie de l'IA. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts fondamentaux de l'hébergement et de l'accès aux modèles de manière fiable à l'aide d'Azure Machine Learning. Vous passerez de l'entraînement des modèles à leur mise à disposition pour des applications externes, en comprenant comment configurer des points de terminaison pour des réponses instantanées et pour un traitement planifié à grande échelle. Ce que vous apprendrez : - Comprendre la terminologie de base du déploiement de modèles et l'architecture d'Azure Machine Learning. - Configurer des points de terminaison en temps réel pour des prédictions instantanées à faible latence. - Configurer des points de terminaison par lots pour traiter efficacement de grands volumes de données. - Consommer des modèles déployés à partir d'applications externes à l'aide de clés API et d'authentification sécurisées. - Surveiller les performances des points de terminaison et suivre la dérive des modèles pour garantir la fiabilité à long terme. - Appliquer les principes MLOps modernes pour gérer les versions des modèles et les environnements de déploiement. Ce cours commence par les définitions essentielles et les exigences de configuration avant de passer à des guides écrits étape par étape et à des extraits de code de configuration. Vous lirez des scénarios pratiques qui démontrent comment gérer, sécuriser et mettre à jour vos points de terminaison au fil du temps. Conçu pour les data scientists débutants, les développeurs de logiciels et les passionnés de cloud qui cherchent à entrer dans le monde de MLOps, ce cours ne nécessite aucune expérience préalable en déploiement cloud. Commencez à lire dès aujourd'hui pour combler le fossé entre l'entraînement des modèles et la production dans le monde réel.