Automatisieren von Azure Machine Learning-Aufträgen mit GitHub-Aktionen

Manuelle Machine-Learning-Workflows verlangsamen die Bereitstellung und führen zu Fehlern. Durch den Umstieg auf automatisierte MLOps wird sichergestellt, dass Ihre Modelle bei jeder Codeänderung zuverlässig trainiert, getestet und aktualisiert werden. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch den Prozess der Einrichtung automatisierter Pipelines. Sie lesen klare Erklärungen, studieren strukturierte YAML-Konfigurationen und lernen, wie Sie Ihr Repository mit Cloud-Ressourcen verbinden, um Trainingsläufe automatisch auszulösen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundprinzipien von MLOps und die Grundlagen der Workflow-Automatisierung - Konfigurieren Sie sichere Verbindungen zwischen Ihrem Repository und Cloud-Umgebungen mit moderner Anmeldeinformationsverwaltung - Schreiben Sie GitHub Actions-Workflows, um die Ausführung von Azure Machine Learning-Jobs zu automatisieren - Verwalten von Datenbeständen, Umgebungen und Modellregistrierungen durch automatisierte Skripte - Überwachen Sie den Jobstatus und behandeln Sie Fehler in Ihrer Continuous Integration-Pipeline Beginnend mit der grundlegenden MLOps-Terminologie und der Einrichtung von Anmeldeinformationen führt der Kurs Schritt für Schritt durch das Schreiben von Workflow-Dateien, die Konfiguration von Triggern und die Verwaltung von Ausgaben. Sie arbeiten anhand von schriftlichen Beispielen und praktischen Code-Snippets, um eine funktionierende Automatisierungs-Pipeline aufzubauen. Dieser Kurs richtet sich an Data Scientists, Softwareentwickler und aufstrebende DevOps-Ingenieure, die neu bei MLOps sind. Es sind keine Vorkenntnisse in automatisierten Pipelines erforderlich, aber ein grundlegendes Verständnis von Konzepten des maschinellen Lernens ist hilfreich. Lesen Sie noch heute, wie Sie Ihre Machine-Learning-Workflows mit modernen Automatisierungspraktiken optimieren können.