Określenie problemu biznesowego
Pracujesz w Proseware, młodym start-upie, mające na celu poprawę opieki zdrowotnej. Wraz z zespołem nauki o danych ostatnio zakończono pracę nad operacjonalizacją modelu klasyfikacji cukrzycy. Innymi słowy, notesy zostały przekonwertowane na skrypty, które można wykonać jako zadanie usługi Azure Machine Edukacja.
Podczas prezentacji kompleksowego rozwiązania dla zainteresowanych stron biznesowych i technicznych w firmie Proseware pojawiło się kilka pytań dotyczących skalowania użycia tego modelu zarówno z punktu widzenia tworzenia modelu, jak i z punktu widzenia zużycia.
W opiece zdrowotnej wiele modeli używa danych medycznych pacjentów do przewidywania chorób. Z poprzednich projektów dowiedzieliśmy się, że modele te są często bardzo zależne od lokalizacji geograficznej populacji, na których jest trenowany model. Aby ten model był skalowalny, musimy upewnić się, że różne wersje modelu mogą być automatycznie trenowane na podstawie różnych segmentów danych.
Na spotkaniu uczestnicy projektu biznesowego i technicznego zdecydowali się wdrożyć strategię operacji uczenia maszynowego (MLOps), aby umożliwić szybkie tworzenie, aktualizowanie i wdrażanie modeli, takich jak model klasyfikacji, który zespół ds. nauki o danych opracował dla aplikacji internetowej praktyków.
Ponieważ usługa Proseware używa usługi GitHub do kontroli wersji kodu, podjęto decyzję o użyciu funkcji GitHub Actions jako składnika automatyzacji strategii MLOps.
Pierwszym krokiem wdrażania procesu automatyzacji jest opracowanie akcji usługi GitHub w celu wytrenowania modelu klasyfikacji cukrzycy przy użyciu zadań usługi Azure Machine Edukacja.
Aby utworzyć akcję usługi GitHub w celu wyzwolenia trenowania modelu przy użyciu usługi Azure Machine Edukacja obliczeń, należy wykonać następujące czynności:
- Utwórz jednostkę usługi przy użyciu interfejsu wiersza polecenia platformy Azure.
- Przechowywanie poświadczeń jednostki usługi jako wpisu tajnego w usłudze GitHub.
- Utwórz akcję usługi GitHub w celu wytrenowania modelu przy użyciu usługi Azure Machine Edukacja obliczeń.