Train and deploy a machine learning model with Azure Machine Learning

Microsoft Applied Skills

Wissensgarantie:
12 Monate
Trainings-ID:
DP-3007

Wichtige Information

Dieses Applied Skill hilft Ihnen, sich auf das Examen DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure vorzubereiten. 

Inhalt des Trainings

Um ein Machine Learning-Modell mit Azure Machine Learning zu trainieren, müssen Sie Daten verfügbar machen und das entsprechende Compute konfigurieren. Nachdem Sie Ihre Modell- und Nachverfolgungsmodellmetriken mit MLflow trainiert haben, können Sie ihr Modell für Echtzeitvorhersagen auf einem Onlineendpunkt bereitstellen. In diesem Training erfahren Sie, wie Sie Ihren Azure Machine Learning-Arbeitsbereich einrichten, nach dem Sie ein Machine Learning-Modell trainieren und bereitstellen.

Detail-Inhalte

Make data available in Azure Machine Learning
  • Understand URIs
  • Create a datastore
  • Create a data asset
Work with compute targets in Azure Machine Learning
  • Choose the appropriate compute target
  • Create and use a compute instance
  • Create and use a compute cluster
Work with environments in Azure Machine Learning
  • Understand environments
  • Explore and use curated environments
  • Create and use custom environments
Run a training script as a command job in Azure Machine Learning
  • Convert a notebook to a script
  • Run a script as a command job
  • Use parameters in a command job
Track model training with MLflow in jobs
  • Track metrics with MLflow
  • View metrics and evaluate models
Register an MLflow model in Azure Machine Learning
  • Log models with MLflow
  • Understand the MLflow model format
  • Register an MLflow model
Deploy a model to a managed online endpoint
  • Explore managed online endpoints
  • Deploy your MLflow model to a managed online endpoint
  • Deploy a model to a managed online endpoint
  • Test managed online endpoints

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