Automatyzacja zadań usługi Azure Machine Learning za pomocą usługi GitHub Actions

Ręczne procesy uczenia maszynowego spowalniają wdrażanie i wprowadzają błędy. Przejście na zautomatyzowane MLOps zapewnia, że Twoje modele są szkolone, testowane i aktualizowane niezawodnie za każdym razem, gdy kod się zmienia. Ten kurs oparty na tekście prowadzi przez proces konfigurowania zautomatyzowanych potoków. Przeczytasz jasne wyjaśnienia, przestudiujesz ustrukturyzowane konfiguracje YAML i dowiesz się, jak połączyć repozytorium z zasobami w chmurze, aby automatycznie uruchamiać treningi. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe zasady MLOps i podstawy automatyzacji przepływu pracy - Skonfiguruj bezpieczne połączenia między repozytorium a środowiskami chmurowymi za pomocą nowoczesnego zarządzania poświadczeniami - Napisz przepływy pracy GitHub Actions, aby zautomatyzować wykonywanie zadań Azure Machine Learning - Zarządzaj zasobami danych, środowiskami i rejestracją modelu za pomocą zautomatyzowanych skryptów - Monitoruj status zadania i obsługuj błędy w potoku ciągłej integracji Począwszy od podstawowej terminologii MLOps i konfiguracji poświadczeń, kurs przechodzi krok po kroku przez pisanie plików przepływu pracy, konfigurowanie wyzwalaczy i zarządzanie wyjściami. Będziesz pracować przez pisemne przykłady i praktyczne fragmenty kodu, aby zbudować funkcjonalny potok automatyzacji. Ten kurs jest przeznaczony dla naukowców zajmujących się danymi, programistów i początkujących inżynierów DevOps, którzy są nowi w MLOps. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w zakresie zautomatyzowanych potoków, chociaż pomocne jest podstawowe zrozumienie pojęć uczenia maszynowego. Zacznij czytać już dziś, aby usprawnić procesy uczenia maszynowego za pomocą nowoczesnych praktyk automatyzacji.