Configurazione delle Pipeline di Azure Machine Learning con YAML

Per scalare i flussi di lavoro di machine learning, l'automazione e una configurazione chiara sono essenziali. Questo corso basato su testo ti insegna come usare YAML per definire, strutturare e controllare le tue pipeline di Azure Machine Learning. Progredirai dalla comprensione della sintassi YAML di base alla scrittura di configurazioni di pipeline pulite e modulari. Alla fine di questo corso, sarai in grado di automatizzare passaggi complessi di machine learning, definire componenti riutilizzabili e gestire gli ambienti in modo efficiente utilizzando configurazioni standard del settore. Cosa imparerai: Comprendere la sintassi YAML di base, le regole di indentazione e le strutture di dati utilizzate nelle configurazioni cloud; Definire job, input e output delle pipeline di Azure Machine Learning utilizzando YAML dichiarativo; Creare componenti di pipeline riutilizzabili per modularizzare i passaggi di addestramento e pre-elaborazione dei dati; Configurare target di calcolo (compute targets), ambienti e segreti in modo sicuro all'interno delle definizioni della tua pipeline; Applicare le moderne pratiche di Azure ML CLI per inviare e monitorare flussi di lavoro automatizzati. Il corso inizia con i concetti e la struttura fondamentali di YAML prima di guidarti attraverso schemi, componenti e strategie di automazione pratici delle pipeline di Azure Machine Learning. Progettato per i principianti nel machine learning cloud e in DevOps, questo corso non richiede alcuna esperienza precedente con YAML, sebbene una familiarità di base con i concetti di machine learning sia utile. Inizia a leggere oggi per ottimizzare e automatizzare i tuoi flussi di lavoro di machine learning con sicurezza.