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。

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在Azure ML上构建部署ML管道：组件、计算、端点。

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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。

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❓ 常见问题

Azure ML vs plain Kubernetes?

Azure ML removes cluster management; you pay a platform premium.

Can I use my own models?

Yes - bring any model, including local LLMs via custom environments.