Recursos & Referências
Documentação oficial da Microsoft e vídeos selecionados do canal @MicrosoftAzure no YouTube para aprofundar cada etapa do MLOps no Azure.
Documentação Microsoft
Documentação oficial do Azure ML.
Conceitos de gestão e deploy de modelos.
Whitepaper técnico de MLOps.
Plataforma Spark gerenciada.
Orquestração de dados.
Data warehouse moderno.
Orquestração de containers.
Observabilidade end-to-end.
Governança e linhagem de dados.
CI/CD e gestão de projetos.
Tracking aberto integrado.
Trilha de aprendizado oficial.
Vídeos — YouTube @MicrosoftAzure
Canal principal com novidades, demos e arquiteturas.
Buscas e vídeos sobre Azure ML no canal.
Sessões e demos focadas em MLOps.
Série semanal com profundidade técnica.
Episódios sobre serviços de AI/ML.
GitHub — Repositórios públicos
Notebooks oficiais do Azure ML — exemplos do SDK e cenários completos.
Exemplos oficiais SDK v2, CLI v2, pipelines, jobs e endpoints.
Acelerador MLOps v2 com templates de projetos e pipelines CI/CD.
Template clássico de MLOps em Python com Azure DevOps.
Templates reutilizáveis para Azure DevOps e GitHub Actions.
Source code e samples do SDK v2 do Azure ML.
Notebooks introdutórios de Machine Learning usados no Microsoft Learn.
Extensão az ml — CLI v2 para Azure ML.
MLflow — tracking, projects, models e registry (integrado nativamente ao Azure ML).
MLOps com Azure Databricks e Azure ML.
IaC para provisionar workspaces Azure ML, AKS, ADLS, Key Vault.
Exemplo end-to-end de RAG no Azure (referência de arquitetura ML/AI).