Azure Machine Learning Development: 3 Deploying and Managing Models

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EU_LAW_INFO	OCLC	Der Cookie wird gespeichert, sobald der Anwender die Verwendung von Cookies zur Kenntnis genommen hat.	10 Jahre nach Erstellung
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dnn_IsMobile	DNN	Der Cookie speichert, ob der Anwender ein mobiles Gerät verwendet.	Session
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RepeaterCategories, RepeaterGroup	DNNGo	Cookies des DNN-Moduls xPlugin für Layout-Einstellungen.	Session

Cookie	Anbieter	Beschreibung	Speicherdauer
GOOGLE_ANALYTICS_INFO	OCLC	Der Cookie wird gesetzt, wenn der Anwender der Verwendung des Tracking Tools Google Analytics zugestimmt hat.	1 Jahr
_ga, _ga_<container-id>	Google Analytics	Der Cookie _ga speichert die Google Analytics-Client-ID zur Unterscheidung von Nutzern, _ga_<container-id> dient der Persistierung des Sitzungsstatus (vorausgesetzt der Anwender hat dem Tool zugestimmt, siehe Cookie GOOGLE_ANALYTICS_INFO).	2 Jahre
_Module_359_Survey_0_, AppearanceSecurityOptions, CSVExportOptions	DNN	Die Cookies werden vom optionalen 3rd Party DNN-Modul Survey verwendet.	bis 31.12.9999, 20 Minuten, 20 Minuten

Cookie	Anbieter	Beschreibung	Speicherdauer
Liste aller Einstellungs-Cookies von OPEN:	OCLC	Die Cookies steuern den aufgeklappt/zugeklappt - Status bei den einzelnen Bereichen innerhalb der Einstellungen sowie die Sichtbarkeit der Header.	Session
StayInEditMode	DNN	Der Cookie steuert, ob sich die Oberfläche im Bearbeitungsmodus befindet.	Session
cem_pending, CEM_CallbackData, CEM_ExistingModule, CEM_NewModuleId	DNN	Diese Cookies werden beim Hinzufügen bzw. Klonen von Modulen im Bearbeitungsmodus verwendet.	Session

Samstag, 1. Juni 2024

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Azure Machine Learning Development: 3 Deploying and Managing Models

Verfasser: Malik, Sahil

Jahr: 2018

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Azure Machine Learning Studio brings the power of AI into the professional developer's hands. In this course, learn how to deploy and manage models in Azure Machine Learning Studio. Instructor Sahil Malik picks up from earlier Azure Machine Learning Development courses and dives directly into the more advanced topics of deploying, scaling, logging, and managing your trained models in production scenarios. Learn how to deploy an experiment as a web service, make your service available globally, enable and view logs, use machine learning with API management, and more.

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