Operaciones de Machine Learning (MLOps)

Funcionalidades de Azure Machine Learning que automatizan y agilizan el ciclo de vida del aprendizaje automático

MLOps permite ofrecer innovación con más rapidez

MLOps, o DevOps para Machine Learning, permite a los equipos de ciencia de datos y TI colaborar y aumentar el ritmo del desarrollo y la implementación de modelos a través de la supervisión, validación y gobernanza de los modelos de Machine Learning.

Entrenamiento de la reproducibilidad con seguimiento avanzado de conjuntos de datos, código, experimentos y entornos en un registro de modelo enriquecido.

Escalado automático, proceso administrado eficaz, implementación sin código y herramientas para facilitar el entrenamiento y la implementación del modelo.

Flujos de trabajo eficientes con funcionalidades de programación y administración para crear e implementar con integración continua e implementación continua (CI/CD).

Funcionalidades avanzadas para cumplir los objetivos de gobernanza y control y promover la transparencia y la equidad del modelo.

Centro de recursos

Haga un recorrido por todo el proceso de MLOps.

Acceda a vídeos y cuadernos complementarios, ejemplos de código y documentación.

Características de MLOps en profundidad: Administre sus recursos, artefactos y código

Características de MLOps en profundidad: Cree flujos de trabajo de Machine Learning controlados por eventos, vídeo de Microsoft Channel 9

Características de MLOps en profundidad: CI/CD con Acciones de GitHub, vídeo de Microsoft Channel 9

Recursos adicionales

MLOps en GitHub

Documentación de MLOps

Vea MLOps en acción

Cree canalizaciones de ML para diseñar, implementar y administrar flujos de trabajo de modelos

Cree canalizaciones de ML para diseñar, implementar y administrar flujos de trabajo de modelos

Implemente modelos con rapidez y confianza, usando clústeres de inferencia distribuidos, administrados y con escalabilidad automática

Implemente modelos con rapidez y confianza, usando clústeres de inferencia distribuidos, administrados y con escalabilidad automática

Integre los modelos con Azure DevOps y Acciones de GitHub para automatizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático

Integre los modelos con Azure DevOps y Acciones de GitHub para automatizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático

Mejore la gobernanza y la administración de costos en sus proyectos de ML

Mejore la gobernanza y la administración de costos en sus proyectos de ML

Vea cómo ofrecen valor los clientes con MLOps

"Using the MLOps capabilities in Azure Machine Learning, we were able to increase productivity and enhance operations, going to production in a timely fashion and creating a repeatable process."

Vijaya Sekhar Chennupati, científico de datos aplicados, Johnson Controls
Johnson Controls