Introduction
Vous pouvez utiliser l’interface CLI Azure Machine Learning (v2) pour déployer automatiquement des modèles Machine Learning entraînés dans le cadre des opérations de Machine Learning (MLOps).
L’équipe de science des données avec laquelle vous travaillez a entraîné un modèle de classification capable de prédire si quelqu’un a du diabète, en se basant sur des informations médicales. Votre travail en tant qu’ingénieur Machine Learning consiste à établir un processus qui peut déployer automatiquement le modèle entraîné en production.
Avec l’interface CLI Azure Machine Learning (v2), vous souhaitez configurer un workflow automatisé qui se déclenche quand un nouveau modèle est inscrit. Une fois le workflow déclenché, le nouveau modèle inscrit est déployé dans l’environnement de production.
Objectifs d’apprentissage
Dans ce module, vous allez découvrir comment :
- Déployer un modèle sur un point de terminaison managé.
- Déclencher le déploiement de modèle avec GitHub Actions.
- Tester le modèle déployé