介绍

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自动化是机器学习操作 (MLOps) 最重要的做法之一。 通过自动执行任务，可以更快地将新模型部署到生产环境。

除了自动化外，MLOps 的另一个关键方面是源代码管理，用来管理代码并跟踪任何更改。

可以结合使用自动化和源代码管理基于代码更改来触发机器学习工作流中的任务。 不过，仅当验证和批准代码更改后，才需要触发自动化任务。

例如，使用新的超参数值重新训练模型后，需要更新源代码中的超参数。 验证并批准对用于训练模型的代码更改后，需要触发要训练的新模型。

GitHub 是一个平台，它使用 Git 进行源代码管理，为自动化和存储库提供 GitHub Actions。 可以将 GitHub Actions 工作流配置为由存储库中的更改触发。

学习目标

在本模块中，你将了解如何：

  • 使用基于功能的开发。
  • 保护主分支。
  • 通过合并拉取请求，触发 GitHub Actions 工作流。