Úvod

  • 2 min

Automatizace je jedním z nejdůležitějších postupů operací strojového učení (MLOps). Automatizací úloh můžete rychleji nasadit nové modely do produkčního prostředí.

Vedle automatizace je dalším klíčovým aspektem MLOps správa zdrojového kódu a sledování všech změn.

Automatizaci a správu zdrojového kódu můžete společně použít k aktivaci úloh v pracovním postupu strojového učení na základě změn kódu. Chcete však, aby se automatizovaná úloha aktivovala jenom v případě, že byly ověřeny a schváleny změny kódu.

Například po opětovném trénování modelu pomocí nových hodnot hyperparametrů chcete ve zdrojovém kódu aktualizovat hyperparametr. Po ověření a schválení změny kódu použitého k trénování modelu chcete aktivovat trénování nového modelu.

GitHub je platforma, která nabízí GitHub Actions pro automatizaci a úložiště pomocí Gitu pro správu zdrojového kódu. Pracovní postupy GitHub Actions můžete nakonfigurovat tak, aby se aktivovaly změnou v úložišti.

Cíle výuky

V tomto modulu:

  • Pracujte s vývojem založeným na funkcích.
  • Chraňte hlavní větev.
  • Spuštění pracovního postupu GitHub Actions sloučením žádosti o přijetí změn