Azure Machine Learning-taken automatiseren met GitHub-acties

Handmatige workflows voor machine learning vertragen de implementatie en leiden tot fouten. Door over te stappen op geautomatiseerde MLOps worden uw modellen elke keer dat uw code verandert, op betrouwbare wijze getraind, getest en bijgewerkt. Deze tekstgebaseerde cursus leidt u door het proces van het instellen van geautomatiseerde pijplijnen. U leest duidelijke uitleg, bestudeert gestructureerde YAML-configuraties en leert hoe u uw repository kunt verbinden met cloudbronnen om automatisch trainingsruns te activeren. Wat je leert: - Begrijp de kernprincipes van MLOps en de basisprincipes voor workflowautomatisering - Configureer veilige verbindingen tussen uw repository en cloudomgevingen met behulp van modern referentiebeheer - Schrijf GitHub Actions-werkstromen om de uitvoering van Azure Machine Learning-taken te automatiseren - Beheer gegevensmiddelen, omgevingen en modelregistratie via geautomatiseerde scripts - Bewaak de status van de taak en beheer fouten binnen uw continue integratiepijplijn Beginnend met fundamentele MLOps-terminologie en instelling van referenties, gaat de cursus stap voor stap door het schrijven van workflowbestanden, het configureren van triggers en het beheren van outputs. Je werkt aan de hand van schriftelijke voorbeelden en praktische codefragmenten aan het bouwen van een functionele automatiseringspijplijn. Deze cursus is bedoeld voor datawetenschappers, softwareontwikkelaars en aspirant-DevOps-ingenieurs die nieuw zijn voor MLOps. Er is geen eerdere ervaring met geautomatiseerde pijpleidingen vereist, hoewel een basiskennis van machine learning-concepten nuttig is. Lees vandaag nog verder om uw machine learning-workflows te stroomlijnen met moderne automatiseringspraktijken.