Einführung
Sie können die Azure Machine Learning-CLI (v2) verwenden, um trainierte Machine Learning-Modelle automatisch im Rahmen von Machine Learning-Vorgängen (MLOps) bereitzustellen.
Das Data-Science-Team, mit dem Sie zusammenarbeiten, hat ein Klassifizierungsmodell trainiert, mit dem anhand einiger medizinischer Informationen vorhergesagt werden kann, ob jemand Diabetes hat. Ihre Aufgabe als Machine Learning-Techniker besteht darin, einen Prozess einzurichten, mit dem das trainierte Modell automatisch in der Produktion eingesetzt werden kann.
Sie möchten nun mit der Azure Machine Learning-CLI (v2) einen automatisierten Workflow einrichten, der ausgelöst wird, sobald ein neues Modell registriert wird. Wenn der Workflow ausgelöst wird, wird das neue registrierte Modell in der Produktionsumgebung bereitgestellt.
Lernziele
In diesem Modul lernen Sie Folgendes:
- Bereitstellen eines Modells auf einem verwalteten Endpunkt
- Auslösen einer Modellimplementierung mit GitHub Actions.
- Testen des bereitgestellten Modells