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⏱ 2 h 48 min📚 28 lezioni
Distribuzione di Modelli TensorFlow per Inferenza Batch su Azure
Impara a configurare e gestire pipeline di inferenza batch robuste per i tuoi modelli TensorFlow su Azure.
💬Istruttore IA Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
🕐Inizia quando vuoi Niente orari né scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
🌐In italiano Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.
Informazioni sul corso
Molti progetti di machine learning falliscono nella fase di distribuzione, specialmente quando si tratta di grandi set di dati che richiedono l'elaborazione batch. Distribuire in modo efficiente i tuoi modelli TensorFlow in un ambiente di produzione è fondamentale per realizzarne il valore. Questo corso ti fornirà le conoscenze fondamentali e le competenze pratiche per distribuire, gestire e monitorare con sicurezza i tuoi modelli TensorFlow come endpoint di inferenza batch scalabili su Azure. Acquisirai la capacità di trasformare i modelli addestrati in servizi di previsione affidabili e automatizzati. Cosa imparerai:
Comprendere il ciclo di vita della distribuzione dei modelli di machine learning e i principi di MLOps.
Preparare i modelli TensorFlow per un'inferenza efficiente e pronta per la produzione.
Configurare e utilizzare gli spazi di lavoro e le risorse di calcolo di Azure Machine Learning.
Implementare gli endpoint batch di Azure per previsioni di modelli pianificate e ad alto throughput.
Fare pratica con la containerizzazione dei modelli TensorFlow utilizzando Docker per distribuzioni coerenti.
Stabilire il monitoraggio e la registrazione di base per i processi di inferenza batch su Azure.
Esplorare i concetti fondamentali di CI/CD per automatizzare le pipeline di distribuzione dei modelli.
Il corso inizia con un'introduzione ai concetti di distribuzione dei modelli e alla preparazione dei modelli TensorFlow. Successivamente, ti guiderà attraverso la configurazione delle risorse di Azure Machine Learning, la configurazione degli endpoint batch e l'implementazione di un monitoraggio robusto. Imparerai anche le pratiche di distribuzione moderne come la containerizzazione e le basi di CI/CD.
Questo corso è pensato per principianti nella distribuzione di machine learning, data scientist e sviluppatori che desiderano distribuire modelli TensorFlow per l'inferenza batch su Azure. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con Azure Machine Learning o MLOps. Inizia il tuo percorso verso la padronanza della distribuzione scalabile dei modelli TensorFlow su Azure.
Contenuti del corso
Cosa otterrai
📜Certificato di completamento Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn
💬Tutor AI personale Bloccato su una lezione? Chiedi al tuo tutor integrato qualsiasi cosa, in qualsiasi momento.
♾️Accesso a vita Torna quando vuoi, senza scadenza
📱Telefono o computer Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
💸Rimborso entro 14 giorni Senza domande
⚡Breve e mirato 2 h 48 min di contenuto pratico
Certificato di completamento
Ogni corso che completi su PickAClass rilascia una credenziale come questa — originale, con codice proprio, verificabile via URL e dettagliata su ciò che hai dimostrato.
P
PickAClass
Profilo competenze · verificabile
Documento
Certificato di Maestria
Si certifica che
Nome Cognome
ha dimostrato con successo la padronanza di
Distribuzione di Modelli TensorFlow per Inferenza Batch su Azure
Competenze dimostrate
✓
Analisi dei modelli comportamentali
Fondamentale
1.2 h
✓
Framework di architettura decisionale
Competente
1.4 h
✓
Progettazione di test A/B
Competente
1.7 h
✓
Copywriting comportamentale
Avanzato
1.9 h
P
PickAClass — Nome Cognome
Distribuzione di Modelli TensorFlow per Inferenza Batch su Azure
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Dettaglio prestazioni
Riepilogo del corso
Lezioni completate14 / 14
Domande di pratica26 / 28
Compiti consegnati4 (media 4,5 / 5)
Progetto finaleValutato — 4,6 / 5
Pratica totale6.2 h
Benchmark di prestazione
Posizione nella coorteTop 12% su 1,625
Tempo al completamento11 giorni (mediana: 22)
Punteggio di padronanza91 / 100
Punteggio domande di pratica94%
Verifica della competenzaPercorso di competenza verificato