blocks|key|1113763|text|我们可以使用批处理或实时端点进行部署。在单个管道中创建具有多个模型的示例应用程序。我们需要将单个模型结果进行注册，然后单击模型部分中的deploy，以便从管道的角度进行部署。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1113764|​|1113765|📷|atomic|offset|length|1113766|1113767|1113768|1113769|1113770|1113771|1113772|1113773|1113774|1113775|1113776|1113777|1113778|1113779|1113780|1113781|1113782|我们可以创建用于部署的任何类型的集群或实例。|1113783|1113784|1113785|1113786|1113787|1113788|1113789|1113790|1113791|1113792|使用任何类型的实时端点并部署模型。|1113793|entityMap|0|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|imageUrl|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/9478331c1d36a674cd7c6e33e8d5fe5c.png|imageAlt|1|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/2f4962fdd6b0722196aef0eb1b1fad03.png|2|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/d1233cdf48a24b2bce96eef098d08030.png|3|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/bcfc12ad9ff019cf7999348f0bed0221.png|4|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/c765dcbc765fccc6db49338690bce345.png|5|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/ad95d6569908eb8c6f05dcc528ff1467.png|6|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/a79a51fc2812532aa80f9d07e594ed2c.png|7|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/83b498a5ba94af9c2d31645a61910af1.png|8|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/afd43b41ecd7eb97bf5427563f1a5bf7.png^0|0|0|0|1|0|0|0|0|0|1|1|0|0|0|0|1|2|0|0|0|0|1|3|0|0|0|0|1|4|0|0|0|0|1|5|0|0|0|0|0|1|6|0|0|0|0|1|7|0|0|0|0|1|8|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|20|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|21|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|E|5|F|7|22|8|@]|9|@$G|23|H|24|1|25]]|A|$]]|$1|I|3|C|5|6|7|26|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|J|3|C|5|6|7|27|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|K|3|E|5|F|7|28|8|@]|9|@$G|29|H|2A|1|2B]]|A|$]]|$1|L|3|C|5|6|7|2C|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|M|3|C|5|6|7|2D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|N|3|E|5|F|7|2E|8|@]|9|@$G|2F|H|2G|1|2H]]|A|$]]|$1|O|3|C|5|6|7|2I|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|P|3|C|5|6|7|2J|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Q|3|E|5|F|7|2K|8|@]|9|@$G|2L|H|2M|1|2N]]|A|$]]|$1|R|3|C|5|6|7|2O|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|S|3|C|5|6|7|2P|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|T|3|E|5|F|7|2Q|8|@]|9|@$G|2R|H|2S|1|2T]]|A|$]]|$1|U|3|C|5|6|7|2U|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|V|3|C|5|6|7|2V|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|W|3|E|5|F|7|2W|8|@]|9|@$G|2X|H|2Y|1|2Z]]|A|$]]|$1|X|3|C|5|6|7|30|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Y|3|Z|5|6|7|31|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|10|3|C|5|6|7|32|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|11|3|E|5|F|7|33|8|@]|9|@$G|34|H|35|1|36]]|A|$]]|$1|12|3|C|5|6|7|37|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|13|3|C|5|6|7|38|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|14|3|E|5|F|7|39|8|@]|9|@$G|3A|H|3B|1|3C]]|A|$]]|$1|15|3|C|5|6|7|3D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|16|3|C|5|6|7|3E|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|17|3|E|5|F|7|3F|8|@]|9|@$G|3G|H|3H|1|3I]]|A|$]]|$1|18|3|C|5|6|7|3J|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|19|3|1A|5|6|7|3K|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|1B|3|-4|5|6|7|3L|8|@]|9|@]|A|$]]]|1C|$1D|$5|1E|1F|1G|A|$1H|1I|1J|-4]]|1K|$5|1E|1F|1G|A|$1H|1L|1J|-4]]|1M|$5|1E|1F|1G|A|$1H|1N|1J|-4]]|1O|$5|1E|1F|1G|A|$1H|1P|1J|-4]]|1Q|$5|1E|1F|1G|A|$1H|1R|1J|-4]]|1S|$5|1E|1F|1G|A|$1H|1T|1J|-4]]|1U|$5|1E|1F|1G|A|$1H|1V|1J|-4]]|1W|$5|1E|1F|1G|A|$1H|1X|1J|-4]]|1Y|$5|1E|1F|1G|A|$1H|1Z|1J|-4]]]]

We can deploy using batch or real-time endpoint. Created a sample application with multiple models in the single pipeline. We need to get the individual model result into registration and then click on deploy in the model's section to get deployed from the pipelines perspective.
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We can create any type of clusters or instances for deployment.
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Using any kind of real-time endpoint and deploy the model.

I want to create a complete End to End ML system, where I train several models and deploy the best.
Currently, I have an End-to-End System where I used The Azure ML SDK with Azure DevOps.
Architecture currently in use:
<a href="https://i.stack.imgur.com/YMboF.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/YMboF.png" alt="enter image description here" /></a>
Here all the Training jobs are run using the Azure ML SDK. They are launched within Azure DevOps.
Now, I want to use the Azure ML Pipeline for Model Training and Registering instead of using the Azure ML SDK.
Azure ML Training Pipeline:
<a href="https://i.stack.imgur.com/zunkN.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/zunkN.png" alt="enter image description here" /></a>
How can I use the models trained in the Azure ML Studio Pipelines and deploy it using Azure DevOps?
Currently, I pass the metadata generated from the Azure Training jobs to the CD pipeline as artifacts, and then from there, I can deploy the best model.
Now with Azure Pipeline, how can that be done?

How to Deploy a Custom Model trained in Azure ML Studio Designer using Azure Devops

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