Introducción
La automatización es una de las prácticas más importantes de las operaciones de aprendizaje automático (MLOps). Mediante la automatización de tareas, puede implementar nuevos modelos en producción con más rapidez.
Junto a la automatización, otro aspecto clave de MLOps es el control de código fuente para administrar el código y realizar un seguimiento de los cambios.
Puede usar la automatización y el control de código fuente de forma conjunta para desencadenar tareas en el flujo de trabajo de aprendizaje automático en función de los cambios en el código. Sin embargo, desea que la tarea automatizada se desencadene solo cuando se hayan comprobado y aprobado los cambios en el código.
Por ejemplo, después de volver a entrenar un modelo con nuevos valores de hiperparámetros, quiere actualizar el hiperparámetro en el código fuente. Después de comprobar y aprobar el cambio en el código que se usa para entrenar el modelo, quiere desencadenar el nuevo modelo que se va a entrenar.
GitHub es una plataforma que ofrece Acciones de GitHub para la automatización y los repositorios mediante Git para el control de código fuente. Puede configurar los flujos de trabajo de Acciones de GitHub que se desencadenarán al realizar un cambio en el repositorio.
Objetivos de aprendizaje
En este módulo aprenderá a:
- Trabaje con el desarrollo basado en características.
- Proteger la rama principal.
- Desencadene un flujo de trabajo de Acciones de GitHub mediante la combinación de una solicitud de incorporación de cambios.