簡介

已完成 100 XP

假設您是機器學習工程師,負責在開發到生產流程中製作模型。 若要訓練、測試與部署機器學習模型,最好使用環境作為機器學習作業 (MLOp) 策略的一部分。

在資料科學家訓練並測試模型後,請部署模型、測試部署,最後將模型部署至大規模取用模型的實際執行環境。 與軟體開發實務一樣,這些工作應該在不同的環境中執行。 您可以使用開發環境、預備環境與實際執行環境等環境分隔 MLOp 工作流程。

若要建立不同的環境,您可以建立另一個 Azure Machine Learning 工作區來連結至個別 GitHub 環境。 藉由使用 GitHub Actions,您即可跨環境將工作流程自動化,並新增閘道核准以降低風險。

學習目標

在本課程模組中,您將了解如何:

  • 在 GitHub 中設定環境。
  • 在 GitHub Actions 中使用環境。
  • 新增核准程序以指派必要的檢閱者,然後再將模型移至下一個環境。

下一個單元: 了解商務問題

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