Menyiapkan lingkungan

  • 7 menit

Untuk menerapkan lingkungan saat bekerja dengan model pembelajaran mesin, Anda dapat menggunakan platform seperti GitHub. Untuk mengotomatiskan tugas yang perlu dijalankan di lingkungan terpisah, Anda harus:

  • Siapkan lingkungan di GitHub.
  • Gunakan lingkungan di GitHub Actions.
  • Tambahkan persetujuan untuk menetapkan peninjau yang diperlukan.

Siapkan lingkungan di GitHub

Untuk membuat lingkungan di dalam repositori GitHub Anda:

  1. Buka tab Pengaturan dalam repositori Anda.
  2. Pilih Lingkungan.
  3. Buat lingkungan baru.
  4. Masukkan nama.
  5. Pilih Konfigurasikan lingkungan.

Untuk mengaitkan lingkungan dengan ruang kerja Azure Machine Learning tertentu, Anda dapat membuat rahasia lingkungan untuk hanya memberikan lingkungan tersebut akses ke ruang kerja Azure Machine Learning.

Catatan

Untuk memberi GitHub akses ke ruang kerja Azure Machine Learning apa pun, Anda perlu membuat perwakilan layanan di Azure. Selanjutnya, Anda perlu memberikan akses perwakilan layanan ke ruang kerja Azure Machine Learning di Azure. Pelajari cara mengintegrasikan Azure Machine Learning dengan alat DevOps seperti GitHub.

Anda dapat membuat rahasia di repositori untuk menyimpan kredensial perwakilan layanan. Saat bekerja dengan lingkungan, Anda akan membuat rahasia lingkungan sebagai gantinya, untuk menentukan lingkungan GitHub spesifik mana yang harus memiliki akses ke ruang kerja Azure Machine Learning mana.

Untuk membuat rahasia lingkungan, buka tab Lingkungan di tab pengaturan.

  1. Pergi ke lingkungan baru Anda.
  2. Navigasikan ke bagian Rahasia lingkungan.

Screenshot of configuring an environment in GitHub.

  1. Tambahkan rahasia baru.
  2. Masukkan AZURE_CREDENTIALS sebagai namanya.
  3. Masukkan kredensial perwakilan layanan di bidang nilai.

Gunakan lingkungan di GitHub Actions dan tambahkan persetujuan

Setelah membuat lingkungan di repositori GitHub, Anda dapat merujuk ke lingkungan dari alur kerja GitHub Actions Anda. Setiap kali Anda ingin menambahkan pemeriksaan manual antar lingkungan, Anda dapat menambahkan persetujuan.

Misalnya, setiap kali Anda memicu pekerjaan Azure Machine Learning di alur kerja GitHub Actions Anda, tugas dapat berhasil dijalankan dalam alur kerja. Namun, mungkin selama pelatihan model di ruang kerja Azure Machine Learning, ada kegagalan karena masalah dengan skrip pelatihan. Atau setelah pelatihan model, saat Anda mengevaluasi metrik model, Anda dapat memutuskan bahwa Anda perlu melatih kembali model daripada menyebarkan model.

Untuk memberi Anda kesempatan untuk meninjau output pelatihan model di ruang kerja Azure Machine Learning, Anda dapat menambahkan persetujuan untuk lingkungan. Setiap kali alur kerja GitHub Actions ingin menjalankan tugas di lingkungan tertentu, peninjau yang diperlukan akan diberi tahu dan perlu menyetujui tugas sebelum dijalankan.

Tip

Pelajari selengkapnya tentang cara menggunakan lingkungan di GitHub Actions dan cara menambahkan persetujuan.