Introducere
automatizare este una dintre cele mai importante practici ale operațiunilor de învățare programată (MLOps). Prin automatizarea activităților, puteți implementa modele noi pentru a produce mai rapid.
Lângă automatizare, un alt aspect cheie al MLOps este controlul sursă pentru a gestiona codul și a urmări modificările.
Împreună, puteți utiliza automatizarea și controlul sursă pentru a declanșa activități în fluxul de lucru învățare programată pe baza modificărilor codului. Cu toate acestea, doriți ca activitatea automată să fie declanșată doar atunci când modificările codului au fost verificate și aprobate.
De exemplu, după recalificarea unui model utilizând valori hiperparametru noi, doriți să actualizați hiperparametrul din codul sursă. După verificarea și aprobarea modificării codului utilizat pentru instruirea modelului, doriți să declanșați formarea noului model.
GitHub este o platformă care oferă acțiuni GitHub pentru automatizare și depozite care utilizează Git pentru controlul sursei. Puteți configura fluxurile de lucru Acțiuni GitHub pentru a fi declanșate de o modificare în depozit.
Obiective de învățare
În acest modul, veți afla cum să:
- Lucrați cu dezvoltarea bazată pe caracteristici.
- Protejați ramura principală.
- Declanșați un flux de lucru Acțiuni GitHub prin îmbinarea unei solicitări de extragere.