Operações de machine learning (MLOps)

Funcionalidades do Azure Machine Learning que automatizam e aceleram o ciclo de vida do aprendizado de máquina

O MLOps ajuda você a fornecer inovação mais rapidamente

O MLOps, ou DevOps para aprendizado de máquina, permite que as equipes de ciência de dados e TI colaborem e aumentem o ritmo do desenvolvimento e da implantação de modelos por meio de monitoramento, validação e governança de modelos de machine learning.

Capacidade de reprodução de treinamento com rastreamento avançado de conjuntos de dados, código, testes e ambientes em um registro de modelo avançado.

Dimensionamento automático, computação gerenciada avançada, implantação sem código e ferramentas para facilitar o treinamento e a implantação do modelo.

Fluxos de trabalho eficientes com funcionalidades de agendamento e gerenciamento para criar e implantar com CI/CD (integração/implantação contínua).

Funcionalidades avançadas para atender aos objetivos de governança e controle, além de promover a transparência e a imparcialidade do modelo.

Centro de recursos

Faça um passo a passo do processo de ponta a ponta do MLOps.

Acesse vídeos e notebooks, exemplos de código e documentação de acompanhamento.

Aprofundamento nos recursos do MLOps: Gerencie os ativos, os artefatos e o código

Aprofundamento nos recursos do MLOps: Criar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina controlados por eventos – Vídeo do Canal 9 da Microsoft

Aprofundamento nos recursos do MLOps: CI/CD com o GitHub Actions – Vídeo do Canal 9 da Microsoft

Recursos adicionais

GitHub do MLOps

Documentação do MLOPs

Veja o MLOps em ação

Criar pipelines de ML para projetar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de modelo

Criar pipelines de ML para projetar, implantar e gerenciar fluxos de trabalho de modelo

Implante rapidamente com confiança usando clusters de inferência distribuídos, gerenciados e com dimensionamento automático

Implante rapidamente com confiança usando clusters de inferência distribuídos, gerenciados e com dimensionamento automático

Integrar-se ao Azure DevOps e ao GitHub Actions para automatizar fluxos de trabalho de ML

Integrar-se ao Azure DevOps e ao GitHub Actions para automatizar fluxos de trabalho de ML

Crie uma melhor governança e gerenciamento de custos em seus projetos de ML

Crie uma melhor governança e gerenciamento de custos em seus projetos de ML

Veja como os clientes estão fornecendo valor com o 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, cientista de dados aplicado, Johnson Controls
Johnson Controls