La surveillance des modèles Azure Machine Learning (v2) offre des fonctionnalités améliorées pour la dérive des données, ainsi que des fonctionnalités supplémentaires pour la surveillance des signaux et des métriques. Pour en savoir plus sur les fonctionnalités de surveillance des modèles...
Le tutoriel est disponible dans le dépôt de notebooks Azure Machine Learning sur GitHub. Pour cette approche, effectuez ces étapes afin d’obtenir les packages requis : Installez le client automl complet. Exécutez la commande pip install azureml-opendatasets azureml-widgets sur votre ...
Métrique : nom complet de la métrique tel qu’il apparaît dans le portail Azure. Nom dans l’API REST : le nom de la métrique comme appelé dans l’API REST. Unité : unité de mesure. Agrégation : le type d’agrégation par défaut. Valeurs valides : Moyen (moy), Minimum ...
Nom de domaine complet/adresse du serveur d’administration SCVMM Nom de domaine complet pour le serveur VMM (ou une adresse IP). Indiquez le nom du rôle s’il s’agit d’un déploiement de VMM hautement disponible. Par exemple : nyc-scvmm.contoso....
Pour plus de facilité, voici le script complet, il vous suffit d’affecter les bonnes valeurs aux variables. Pour les plus téméraires, vous pouvez très facilement le transformer en fonction de vos besoins et l’intégrer directement à votre session PowerShell SCVMM. ...
SQL Server Machine Learning Services contient les deux versions de langage de la bibliothèque Machine Learning ; cette condition préalable est donc remplie sans aucune autre action de votre part. Étant donné que les bibliothèques sont présentes, vous pouvez utiliser le script PowerShell déc...
La surveillance des modèles Azure Machine Learning (v2) offre des fonctionnalités améliorées pour la dérive des données, ainsi que des fonctionnalités supplémentaires pour la surveillance des signaux et des métriques. Pour en savoir plus sur les fonctionnalités de surveillance des modèles...
VS Code pour le web vous fournit un environnement de développement complet pour la création de vos projets Machine Learning, le tout à partir du navigateur et sans installations ni dépendances requises. Et en connectant vos instance de calcul Azure Machine Learning, vous bénéficiez de l’...
Le tutoriel est disponible dans le dépôt de notebooks Azure Machine Learning sur GitHub. Pour cette approche, effectuez ces étapes afin d’obtenir les packages requis : Installez le client automl complet. Exécutez la commande pip install azureml-opendatasets azureml-widgets sur votre ...
Pour que le notebook complet exécute l’exemple de Pytorch, consultez azureml-examples : Entraînement distribué avec PyTorch sur CIFAR-10.DeepSpeedAzure Machine Learning prend en charge DeepSpeed en tant que citoyen de première classe pour exécuter des travaux distribués avec une scalabilité ...