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Operationalizing-Machine-Learning-Udacity-Project2:Udacity ND的项目...
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2021-04-21
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机器学习学习UdacityProject2的运作 注意:这些文件是在带有Microsoft Azure Nanodegree程序的机器学习工程师中修改并使用的文件,第二个项目:ML的可操作性 概述 该项目侧重于将Azure ML模型的部署端部署到端点,其他用户可以在其中使用REST API将其作为Web服务使用。 基于银行营销数据集创建一个AutoML模型,并为其使用部署最佳模型。 已对该部署进行了测试,以检查它是否可以访问,是否具有正确的访问权限以及是否有足够的文档(通过Swagger)供使用它的人员使用。 进行检查以验证所部署的模型是否提供了带有模型数据的json包中的模型预测。 然后创建并部署管道,并根据规则对所有管道进行检查。 以下位置显示了截屏视频,其中显示了架构以及Azure Studio中的不同模型和终结点: 下图提供了在获取最终结果的过程中遵循的体系结构: 未来的
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Operationalizing-Machine-Learning-Udacity-Project2-main.zip (27个子文件)
Operationalizing-Machine-Learning-Udacity-Project2-main
logs.py 471B
endpoint.py 2KB
resources
application_insights_running.png 151KB
pipeline_endpoints.png 67KB
run_details_widget_2.png 76KB
DEM_3.png 170KB
DEM_2.png 159KB
application_insights_1.png 80KB
AzureML_Project2.png 25KB
DEM_1.png 39KB
swagger_doc.png 121KB
run_details_widget_1.png 53KB
application_insights_2.png 146KB
DEM_4.png 147KB
pipeline_scheduled_run.png 130KB
API_run.png 23KB
pipeline_2.png 148KB
dataset_in_automl.png 97KB
published_pipeline_overview.png 152KB
dataset_in_automl_2.png 66KB
pipeline_1.png 75KB
service_principal.png 84KB
aml-pipelines-with-automated-machine-learning-step.ipynb 116KB
.gitignore 2KB
deploy_insights.ipynb 2KB
README.md 8KB
serve.py 1KB
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Dilwanga
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