Makine öğrenmesi işlemleri (MLOps)

Makine öğrenmesinin yaşam döngüsünü otomatikleştirip hızlandıran Azure Machine Learning özellikleri

MLOps yenilikleri daha hızlı sunmanıza yardımcı olur

MLOps veya diğer adıyla makine öğrenmesi için DevOps, veri bilimi ve BT ekiplerinin işbirliği yapmasına ve makine öğrenmesi modellerini izleme, doğrulama ve bunların idaresi aracılığıyla model geliştirip dağıtma hızını artırmasına olanak sağlar.

Zengin model kayıt defterindeki veri kümeleri, kodlar, denemeler ve ortamların gelişmiş izlemesini içeren eğitim yeniden üretilebilirliği.

Otomatik ölçeklendirme ve güçlü yönetilen bilgi işlem olanaklarının yanı sıra kodsuz dağıtım ve kolay model eğitimine ve dağıtımına yönelik araçlar.

Sürekli tümleştirme/sürekli dağıtım (CI/CD) ile oluşturup dağıtmaya yönelik zamanlama ve yönetim özelliklerine sahip verimli iş akışları.

İdare ve denetim hedeflerini karşılamaya, model şeffaflığını ve eşitliği artırmaya yönelik gelişmiş özellikler.

Ek Kaynaklar

MLOPs belgeleri

MLOps’yi iş başında görün

Model iş akışlarını tasarlamak, dağıtmak ve yönetmek için ML işlem hatları oluşturma

Model iş akışlarını tasarlamak, dağıtmak ve yönetmek için ML işlem hatları oluşturma

Model iş akışlarını tasarlamak, dağıtmak ve yönetmek için ML işlem hatları oluşturma

Otomatik ölçeklendirilen, yönetilen, dağıtılmış çıkarım kümeleri kullanarak, hızla ve güvenle dağıtma

Otomatik ölçeklendirilen, yönetilen, dağıtılmış çıkarım kümeleri kullanarak, hızla ve güvenle dağıtma

Otomatik ölçeklendirilen, yönetilen, dağıtılmış çıkarım kümeleri kullanarak, hızla ve güvenle dağıtma

ML iş akışlarını otomatikleştirmek için Azure DevOps ve GitHub Actions ile tümleştirme

ML iş akışlarını otomatikleştirmek için Azure DevOps ve GitHub Actions ile tümleştirme

ML iş akışlarını otomatikleştirmek için Azure DevOps ve GitHub Actions ile tümleştirme

ML projeleriniz genelinde daha iyi bir idare ve maliyet yönetimi oluşturma

ML projeleriniz genelinde daha iyi bir idare ve maliyet yönetimi oluşturma

ML projeleriniz genelinde daha iyi bir idare ve maliyet yönetimi oluşturma

Müşterilerin MLOps ile nasıl değer sunduğunu öğrenin

"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, Uygulamalı veri bilimcisi, Johnson Controls
Johnson Controls