MLOps(기계 학습 작업)

기계 학습 수명 주기를 자동화 및 가속화하는 Azure Machine Learning 기능

더 빠르게 혁신을 제공할 수 있도록 지원하는 MLOps

MLOps(또는 기계 학습을 위한 DevOps)를 사용하면 데이터 과학 및 IT 팀이 협업하여 기계 학습 모델의 모니터링, 유효성 검사 및 거버넌스를 통해 모델 개발 및 배포를 가속화할 수 있습니다.

풍부한 모델 레지스트리의 데이터 세트, 코드, 실험 및 환경에 대한 고급 추적을 통한 교육 재현성

자동 크기 조정, 강력한 관리형 컴퓨팅, 코드리스 배포 및 손쉬운 모델 학습 및 배포를 위한 도구

CI/CD(연속 통합/지속적인 배포)를 사용하여 빌드 및 배포하는 예약 및 관리 기능이 포함된 효율적인 워크플로

거버넌스 및 제어 목표를 충족하고 모델 투명성과 공정성을 높이는 고급 기능

리소스 센터

Azure를 사용하여 기계 학습 기술 함양

이 30일 학습 경험을 통해 Azure의 기계 학습에 대해 자세히 알아보고 실습 자습서에 참여하세요. 이 학습 경험을 마치면 Azure Data Scientist Associate 인증을 받을 준비가 됩니다.

추가 리소스

MLOPs GitHub

더 많은 예제

MLOps 설명서

설명서 읽기

수행 중인 MLOps 참조

모델 워크플로를 디자인, 배포 및 관리하는 ML 파이프라인 빌드

모델 워크플로를 디자인, 배포 및 관리하는 ML 파이프라인 빌드

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자동 스케일링, 관리형, 분산형 추론 클러스터를 사용하여 자신 있고 신속하게 배포

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Azure DevOps 및 GitHub Actions를 통합하여 ML 워크플로 자동화하기

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ML 프로젝트에서 향상된 거버넌스 및 비용 관리 만들기

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고객이 MLOps를 사용하여 가치를 제공하는 방법 보기

"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, Johnson Controls의 적용된 데이터 과학자
Johnson Controls