机器学习操作 (MLOps)
Azure 机器学习功能,可自动执行并加速机器学习生命周期
MLOps 可帮助你更快地进行创新
MLOps 或用于机器学习的 DevOps 使数据科学和 IT 团队能够通过监视、验证和管理机器学习模型,来进行协作并提高模型开发和部署的速度。

通过在丰富的模型注册表中对数据集、代码、试验和环境进行高级跟踪,训练可再现性。
自动缩放、功能强大的托管计算、无代码部署以及简化模型训练和部署的工具。
具有计划和管理功能的有效工作流,可通过持续集成/持续部署 (CI/CD) 来生成和部署。
用于实现管理和控制目标并促进模型透明度和公平的高级功能。
资源中心
分步演示端到端 MLOps 流程。
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查看 MLOps 发挥的作用
了解客户如何通过 MLOps 实现价值
Sze-Wan Ng:TransLink 分析与开发总监"With MLOps capabilities in Azure Machine Learning, we've improved bus departure predictions by 74 percent, and riders spend 50 percent less time waiting."

Vijaya Sekhar Chennupati,Johnson Controls 应用数据科学家"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."
