Introducere
Imaginați-vă că sunteți inginer de învățare programată, cu o activitate de a face un model de la dezvoltare la producție. Pentru a instrui, a testa și a implementa un model de învățare programată, se recomandă să utilizați medii ca parte a operațiunilor de învățare programată (MLOps) strategie.
După ce un om de știință de date a instruit și testat modelul, se recomandă să implementați modelul, să testați implementarea și, în cele din urmă, să implementați modelul în producție, unde va fi consumat la o scară mare. În conformitate cu practicile de dezvoltare software, aceste activități ar trebui să fie efectuate în medii diferite. Utilizând medii cum ar fi un mediu de dezvoltare, de așteptare și de producție, puteți separa fluxul de lucru MLOps.
Pentru a crea medii diferite, puteți crea spații de lucru Azure Machine Learning legate la medii GitHub separate. Utilizând acțiuni GitHub, puteți automatiza fluxurile de lucru din medii, adăugând aprobări gated pentru a atenua riscurile.
Obiective de învățare
În acest modul, veți afla cum să:
- Configurați medii în GitHub.
- Utilizați medii în Acțiuni GitHub.
- Adăugați aprobări pentru a atribui recenzenți necesari înainte de a trece modelul la următorul mediu.