GitHub Eylemleri ile Azure Makine Öğrenmesi İşlerini Otomatikleştirme

El ile makine öğrenimi çalışma akışları dağıtımı yavaşlatır ve hatalar tanıtır. Otomatik MLOp'lara geçiş, modellerinizin kod değiştiğinde her zaman eğitildiğini, test edildiğini ve güvenilir bir şekilde güncellendiğini garanti eder. Bu metin tabanlı kurs, otomatik boru hatları kurmanın sürecinde size rehberlik eder. Açık açıklamaları okuyacak, yapılmış YAML konfigürasyonlarını inceleyecek ve eğitim yürüyüşlerini otomatik olarak başlatmak için depolarınızı bulut kaynaklarına nasıl bağlayacağınızı öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - MLOps'in temel ilkelerini ve iş akış otomasyonunun temellerini anlamak - Modern kimlik yönetimini kullanarak depo ve bulut ortamları arasındaki güvenli bağlantıları ayarlayın - Azure Machine Learning iş yürütmesini otomatikleştirmek için GitHub Actions iş akışlarını yazın - Otomatik senaryolar aracılığıyla veri varlıklarını, çevreleri ve model kayıtlarını yönetin - Sürekli entegrasyon boru hattınızda iş durumunu izleyin ve hataları yönetin Temel MLOps terminolojisi ve kimlik ayarıyla başlayan kurs, çalışma akış dosyalarını yazma, tetikleyicilere ayarlama ve çıktıları yönetme yoluyla adım adım hareket eder. Yazılı örnekler ve pratik kod parçaları üzerinden çalışarak işlevsel bir otomasyon boru hattı oluşturacaksınız. Bu kurs veri bilimcileri, yazılım geliştiriciler ve MLOps'a yeni olan umut verici DevOps mühendisleri için tasarlanmıştır. Otomatik boru hatları ile önceden bir deneyim gerekmez, ancak makine öğrenimi kavramlarının temel anlayışı yararlıdır. Makine öğrenimi çalışma akışlarınızı modern otomasyon uygulamalarıyla aksatmadan güncel tutmaya bugün başlayın.