Machine learning-bewerkingen (MLOps)

Azure Machine Learning-mogelijkheden waarmee de machine learning-levenscyclus wordt geautomatiseerd en versneld

MLOps helpt u innovatie sneller te leveren

Met MLOps, of DevOps voor machine learning, kunnen gegevenswetenschappers en IT-teams samenwerken en modellen sneller ontwikkelen en implementeren door middel van bewaking, validatie en governance van machine learning-modellen.

Reproduceerbaarheid van training met geavanceerde traceringen van gegevenssets, code, experimenten en omgevingen in een uitgebreid modelregister.

Automatisch schalen, krachtige beheerde berekeningen, implementatie zonder code en hulpprogramma's voor eenvoudige training en implementatie van modellen.

Efficiënte werkstromen met plannings- en beheermogelijkheden voor het bouwen en implementeren met continue integratie/continue implementatie (CI/CD).

Geavanceerde mogelijkheden om te voldoen aan governance- en beheerdoelstellingen en om modeltransparantie en verdeling te bevorderen.

Aanvullende bronnen

MLOPs GitHub

MLOps-documentatie

MLOps in actie zien

ML-pijplijnen bouwen om modelwerkstromen te ontwerpen, implementeren en beheren

ML-pijplijnen bouwen om modelwerkstromen te ontwerpen, implementeren en beheren

Implementeer snel en met vertrouwen beheerde, gedistribueerde deductieclusters, met behulp van automatisch schalen

Implementeer snel en met vertrouwen beheerde, gedistribueerde deductieclusters, met behulp van automatisch schalen

Een integratie uitvoeren met Azure DevOps en GitHub Actions om ML-werkstromen te automatiseren

Een integratie uitvoeren met Azure DevOps en GitHub Actions om ML-werkstromen te automatiseren

Zorgen voor een beter algemeen beheer en kostenbeheer van uw ML-projecten

Zorgen voor een beter algemeen beheer en kostenbeheer van uw ML-projecten

Bekijk hoe klanten waarde leveren met 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, wetenschapper op het gebied van toegepaste gegevens, Johnson Controls
Johnson Controls