Ausführen und Nachverfolgen von Jobs in Azure Machine Learning

Die Skalierung Ihrer Machine-Learning-Modelle erfordert eine zuverlässige Methode zur Ausführung, Überwachung und Verwaltung Ihrer Trainings-Workloads in der Cloud. Azure Machine Learning bietet eine robuste Plattform für die effiziente Orchestrierung dieser Aufgaben, aber der Einstieg in cloudbasierte Jobs kann überwältigend sein. Dieser textbasierte Kurs führt Sie von den grundlegenden Konzepten des Cloud Computing bis hin zur Ausführung und Nachverfolgung Ihrer eigenen Machine-Learning-Runs. Sie lernen, wie Sie die Azure CLI verwenden, um Ihre Workloads zu automatisieren, Datenein- und -ausgaben zu verwalten und grundlegende MLOps-Praktiken zu etablieren, ohne sich auf komplexe grafische Schnittstellen verlassen zu müssen. Was Sie lernen werden: 1. Verstehen Sie grundlegende Konzepte und Schlüsselterminologie des maschinellen Lernens in der Cloud. 2. Konfigurieren und senden Sie Machine-Learning-Aufträge über die Azure-Befehlszeilenschnittstelle. 3. Verwalten Sie Job-Eingaben und -Ausgaben, um Trainingsdaten sicher in der Cloud zu verarbeiten. 4. Verfolgen und überwachen Sie die Auftragsausführung und Leistungsmetriken durch strukturierte Protokolle. 5. Wenden Sie die grundlegenden MLOps-Prinzipien an, um Ihre Trainingsläufe reproduzierbar zu machen. 6. Beheben Sie häufige Ausführungsfehler mithilfe von schriftlichen Protokolldateien. Sie beginnen mit der Erforschung der Kerndefinitionen und Einrichtungsanforderungen, bevor Sie Konfigurationsdateien schreiben und Aufträge ausführen. Der Kurs endet mit praktischen Anleitungen zur Überwachung von Durchläufen und zur Verwaltung von Datenressourcen für reproduzierbare Machine-Learning-Workflows. Dieser Kurs wurde für Datenwissenschaftler, Machine-Learning-Enthusiasten und Cloud-Praktiker entwickelt, die Azure Machine Learning noch nicht kennen. Es sind keine vorherigen Cloud-Erfahrungen erforderlich, obwohl ein grundlegendes Verständnis von Python hilfreich ist. Lesen Sie noch heute weiter, um die Kontrolle über Ihre Machine-Learning-Workloads in der Cloud zu übernehmen.