Azure ML机器学习管道：分步教程

在Azure ML上构建部署ML管道：组件、计算、端点。

Azure ML机器学习管道

Azure ML是微软的托管ML平台。核心概念：Workspace（顶层资源）、Compute（托管计算集群）、Component（可复用版本化步骤）、Pipeline（组件DAG）、Endpoint（在线/批处理打分）。

2026工作流：建工作区和GPU计算节点→注册数据集→构建预处理/训练/评估三个组件→跑管道→注册最佳模型→部署在线端点（自动扩缩容）→内置漂移检测监控。

成本：任务结束计算即停（按任务付费）；竞价VM省60-80%重训成本。Azure ML免去集群管理，但付平台溢价。