Descripción
Muchas empresas han adoptado las prácticas de DevOps para mejorar su entrega de software, pero estas mismas técnicas rara vez se aplican a los proyectos de aprendizaje automático. La colaboración entre los desarrolladores y los científicos de datos puede ser limitada y el despliegue de modelos para la producción de manera consistente y confiable es a menudo una quimera. En esta sesión, aprenda cómo los comerciantes de Tailwind Traders aplicaron las prácticas de DevOps a sus proyectos de aprendizaje de máquinas utilizando Azure DevOps y Azure Machine Learning Service. Mostramos la formación automatizada, la puntuación y el almacenamiento de los modelos versionados, envolvemos los modelos en contenedores Docker y los desplegamos en Azure Container Instances o Azure Kubernetes Service. Incluso recogemos continuamente información sobre el comportamiento de los modelos para saber cuándo hay que volver a entrenar.
