Azure 定价 免费Azure 服务 灵活的购买选项 Azure 上的 FinOps 优化成本 解决方案和支持 解决方案 用于加速增长的资源 解决方案体系结构 支援 Azure 演示和实时问答 合作伙伴 Azure 市场 寻找合作伙伴 加入ISV 成功计划 资源 培训与认证 文件 部落格 开发人员资源 ...
适用范围:Azure CLI ml 扩展 v2(最新版)Python SDK azure-ai-ml v2(最新版)本文介绍 Azure 机器学习如何使用机器学习运营 (MLOps) 来管理模型的生命周期。 应用 MLOps 做法可改善机器学习解决方案的质量和一致性。MLOps 以 DevOps 原则和实践为基础,可提高工作流程的效率,例如持续集成、持续部署和持续交付。
Azure DevOps 设置已成功完成。使用Azure DevOps 设置源存储库打开在 Azure DevOps 中创建的项目 打开“Repos”部分,然后选择“导入存储库” 在“克隆 URL”字段输入 https://github.com/Azure/mlops-v2-ado-demo。 选择页面底部的“导入” 打开左侧导航窗格底部的“项目”设置 在“存储库”部分下,选择“...
使用机器学习和Azure管道自动化端到端机器学习生命周期。使用管道经常测试和更新模型。您可以与其他应用程序和服务一起不断推出新的机器学习模型。 有关MLOps的更多信息,请参阅机器学习操作。 创建可重现的机器学习管道 使用Azure机器学习管道将模型培训过程中的所有步骤拼接在一起。机器学习管道可以包含包括数据准备、特...
使用Azure 机器学习的 MLOps 最佳做法 后续步骤 MLOps(机器学习操作)基于 DevOps 原则和实践,可提高工作流效率,例如持续集成、交付和部署。 MLOps 将这些原则应用到机器学习过程,以便:更快地试验和开发模型。 更快地将模型部署到生产环境。 实践和优化质量保证。Azure 机器学习提供以下 MLOps 功能:创建...
保存 视频播放已中止,原因是视频损坏或浏览器不支持视频使用的功能。 (0x20400003) 08:36 剧集 使用MLOps 和 Azure 机器学习 缩放 AI/ML 实践 |第 2 部分 替换为 Seth Juarez, Setu Chokshi AI Show 2023年5月15日 Azure Azure 机器学习 Azure OpenAI 服务...
Azure Machine Learning-bewerkingen stroomlijnt de ontwikkeling en implementatie via bewaking, validatie en governance van machine learning en generatieve AI-modellen.
在使用Azure机器学习设置MLOps项目之前,您需要为Azure DevOps设置身份验证。 创建服务主体 为了使用演示,需要创建一两个服务原则,具体取决于您想要处理的环境数量(Dev或Prod或两者)。这些原则可以使用以下方法之一创建: 从Azure Cloud Shell创建 启动Azure Cloud Shell。首次启动Cloud Shell时,系统将提示您为Cloud Shell...
使用Azure DevOps 和 Azure 机器学习为 AI 应用程序实现持续集成 (CI)、持续交付 (CD) 和重新训练管道。
使用SageMaker AI 和 Azure 构建MLOps工作流程 DevOps 在Step Functions 中创建 Docker 容器以 SageMaker 进行模型训练 在上部署RAG用例 AWS 在单个 SageMaker 端点中部署多个管道模型对象 通过使用RAG和提示开发基于 AI 聊天的助手 ReAct 使用Amazon Bedrock 开发一款基于聊天的助手 ...