Introduction
Vous pouvez vérifier votre code utilisé par Azure Machine Learning pour entraîner automatiquement des modèles avec GitHub Actions.
Chaque fois que vous créez vos propres modèles Machine Learning, vous êtes susceptible d’utiliser des scripts pour automatiser les tâches de Machine Learning.
Vous souhaiterez peut-être que les scripts respectent les normes de qualité de votre organisation. En appliquant des instructions programmatiques ou stylistiques pour votre code, il sera plus facile aux scientifiques des données de lire les scripts de leurs collègues.
Avant de déplacer du code en production, vous devez également vérifier les performances des scripts afin d’être sûr qu’ils fonctionnent comme prévu.
Vous ne devez utiliser le code en production qu’après avoir vérifié la qualité du code. Vous pouvez utiliser GitHub Actions pour vérifier automatiquement le code chaque fois qu’une demande de tirage est créée.
Objectifs d’apprentissage
Dans ce module, vous allez découvrir comment :
- Exécuter des linters et des tests unitaires avec GitHub Actions.
- Intégrer des vérifications de code aux demandes de tirage.
- Résoudre les erreurs pour améliorer votre code.