Introduction
l’interface CLI Azure Machine Learning (v2) peut être utilisée pour créer des composants réutilisables qui peuvent être combinés dans un pipeline.
Vous travaillez en tant qu’ingénieur en Machine Learning pour une entreprise qui commercialise des vélos. L’équipe de science des données a créé de nombreux scripts Python pour prétraiter et effectuer l'apprentissage de modèles Machine Learning.
Dans la mesure où l’équipe possède de nombreux scripts utiles, vous souhaitez vous assurer que les scientifiques des données peuvent facilement réutiliser le contenu déjà créé. Pour cela, vous souhaitez créer des composants, chacun exécutant une tâche de Machine Learning spécifique telle que définie dans un script Python.
À l’aide des composants, vous souhaitez créer des pipelines qui exécutent toutes les étapes nécessaires pour prétraiter et effectuer l’apprentissage d’un modèle. En créant des pipelines, vous configurez des workflows qui peuvent être planifiés ou déclenchés lorsque le modèle doit être reformé.
Vous utiliserez l’extension de Machine Learning de Azure CLI (v2) pour créer les composants et le pipeline. Pour explorer la facilité d’utilisation du concepteur, vous allez également créer un pipeline avec le concepteur dans Azure Machine Learning studio.
Ce module se concentre sur la façon dont vous pouvez créer les composants et le pipeline avec Azure CLI (v2) pour Azure Machine Learning.
Objectifs d’apprentissage
Dans ce module, vous allez découvrir comment :
- Créez des composants réutilisables avec l’interface CLI (v2).
- Initiez un pipeline basé sur des composants avec l’interface CLI (v2).
- Créez un pipeline basé sur des composants avec le Concepteur dans Azure Machine Learning studio.