모델 훈련이 완료되었습니다. 이제 트래픽 분할을 위한 카나리아 배포(canary rollouts), 자동 확장(autoscaling), 상태 검사(health probes), 데이터 수집 기능을 갖춘 관리형 온라인 엔드포인트에 배포하세요. Terraform을 사용하여 azapi를 통해 Azure ML 엔드포인트를 배포하는 방법은 다음과 같습니다. 이전 게시물에서는 Azure ML 작업 공간 - 실험, 모델, 컴퓨팅의 중심지 -을 설정했습니다. 이제 프로덕션 단계가 시작됩니다. 훈련된 모델을 가져와 애플리케이션에서 실시간 예측을 위해 호출할 수 있는 관리형 온라인 엔드포인트에 배포하는 것입니다. Azure ML