Verwalten von Azure Machine Learning-Umgebungen für reproduzierbare Modelle

Im modernen maschinellen Lernen ist es für den Erfolg entscheidend, dass Ihre Trainings- und Bereitstellungsumgebungen konsistent und reproduzierbar sind. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die Kernkonzepte der Umgebungsverwaltung in Azure Machine Learning und hilft Ihnen, Abhängigkeitskonflikte und Bereitstellungsprobleme zu beseitigen.\n\nSie erfahren, wie Sie isolierte Ausführungsumgebungen für Ihre Machine Learning-Pipelines einrichten, anpassen und verwalten. Wenn Sie verstehen, wie Sie Abhängigkeiten steuern, Laufzeiten verpacken und moderne MLOps-Best Practices implementieren, stellen Sie sicher, dass Ihre Modelle vom ersten Training bis zur Cloudbereitstellung zuverlässig ausgeführt werden.\n\nWas Sie lernen:\n- Grundlegende Konzepte und Terminologie der Azure Machine Learning-Umgebung verstehen\n- Vorgefertigte Umgebungen konfigurieren Entwickeln Sie eine benutzerdefinierte Conda-Umgebung für schnelles Modell-Prototyping und -Testing\n- Erstellen Sie benutzerspezifische Conda Umgebungen, um bestimmte Python-Bibliothekversionen zu verwalten\n - Erstellen und registrieren Sie benutzerangepasste Docker-basierte Umgebung für spezialisierte Laufzeiten\n Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und der Kernarchitektur und führt Sie dann durch praktische, textbasierte Übungen, um Schritt für Schritt Umgebungen zu erstellen, zu registrieren und zu verwalten. Es ist für Anfänger Datenwissenschaftler, Machine Learning-Enthusiasten und Cloud-Ingenieure konzipiert, die Umgebungsmanagement lernen möchten. Keine vorherige Azure-Erfahrung erforderlich.\n\nLesen Sie weiter, um reproduzierbare Machine Learning-Workflows in Azure zu meistern.