Como implantar modelos de machine learning com Azure Machine Learning

Saiba como registrar e implantar modelos de ML no Serviço do Azure Machine Learning. Nesta apresentação você vai aprender a: Implantar um modelo como um serviço de inferência em tempo real. Consumir um serviço de inferência em tempo real. Solucionar problemas de implantação de serviço.

Transcript

1. Como Implantar Modelos de Machine Learning Azure Machine Learning Sidney Cirqueira
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3. Sidney Cirqueira ✓ Analista de Dados & AI – Lanlink; ✓ Microsoft Certified Trainer; ✓ Microsoft Learn Student Ambassador - Beta; ✓ Pós - Graduando em Big Data & Machine Learning - FASAM; ✓ Experiência focada em Engenharia de Dados e IA no MS Azure;
4. ✓ Introdução ao Azure Machine Learning; ✓ Introdução ao Pipeline do Azure Machine Learning; ✓ Registrar e gerenciar modelos com Azure Machine Learning Service; ✓ Implantar e consumir modelos com o serviço de Inferência em Tempo Real; ✓ Realizar a resolução de problemas na implantação do serviço; Pré-requisitos ✓ Conhecimento em Python ✓ Experiência em treinamento de modelos ✓ Utilização do Azure Machine Learning SDK; Agenda:
5. O que é Azure Machine Learning? ✓ Plataforma completa para operacionalização de fluxos de trabalho de Machine Learning no Azure.
6. Azure Machine Learning Workspace
7. Azure Machine Learning Studio
8. Pipeline do Azure Machine Learning
9. Pipeline do Azure Machine Learning
10. Pipeline do Azure Machine Learning
11. Pipeline do Azure Machine Learning
12. Pipeline completo do Azure Machine Learning
13. Inferência - Batch x Realtime Predição imediata para novos dados Deployment como um web service endpoint Predição Assincrona para dados em batch Deployment como pipeline
14. Tipo de implantação recomentada: ✓ Plataforma utilizando conteiners como o Azure Kubernetes Services (AKS). Outras opções de compute target para implantação: ✓ Computação local, Instancia de computação do Azure Machine Learning, Azure Container Instance (ACI), an Azure Kubernetes Service (AKS) cluster, Azure Function, ou em um modulo de Internet das coisas (IoT). Implantando um serviço de inferência em tempo real
15. 1. Registrar um modelo treinado 2. Definir uma configuração de inferência ✓ Criar um script de entrada (Scoring Script) - Implementar as funções init() e run() para carregar o modelo e retornar as predições ✓ Criar um ambiente ✓ Combinar o Script com Ambiente em uma configuração de inferência. 3. Definir a configuração de implantação 4. Implantar o Modelo Passo a passo para implantação
16. 1 – Utilizando o Azure Machine Learning SDK 2 – Utilizando um Endpoint REST 3 - Autenticação Você pode utilizer 2 tipos de autenticação: ✓ Key: Requisições são autenticadas por uma chave associada ao serviço. ✓ Token: Requisições autenticadas provendo um JSON Web Token (JWT). Consumir um serviço de inferência em tempo real
17. 1 – Verificar o estado do Serviço 2 – Revisar os Logs do Serviço 3 – Implantar em um Container Local Resolvendo problemas de implantação
18. Demo
19. • Documentação: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/ • Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/en-us/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure- ml-service/ • Microsoft Learn: https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/register-and-deploy- model-with-amls/ • Como e onde realizar o deployment: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine- learning/how-to-deploy-and-where?tabs=python • GitHub: https://aka.ms/mslearn-aml-labs Referências
20. Obrigado! =D sidney.cirqueira@studentambassadors.com https://github.com/sidneyocirqueira/material-de-estudo-dp100 mvpconf.com.br/2020 Voucher 10% de desconto: E61C227470 M https://medium.com/@sidneyocirqueira