此文章集详细介绍了 Azure ML 中的各种 MLOps 实践。它涵盖了使用具有蓝绿部署策略的托管在线终结点来部署和监控模型。此外，它还探讨了通过 OIDC 联合使用 GitHub Actions 自动化 ML 训练，以及利用 Azure ML CLI v2。文章还重点介绍了使用 Command 作业和 MLflow 自动日志记录来优化模型训练，以及使用 Azure ML AutoML 和 MLflow 跟踪来查找最佳分类模型。 AI
影响 增强了 Azure 生态系统中 AI 模型部署和管理的运营效率。
排序理由 该集群侧重于使用 Azure ML 服务的实际实现细节和最佳实践，而不是新的发布或重大的行业转变。
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