はじめに

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Azure Machine Learning CLI (v2) を使用すると、機械学習操作 (MLOps) の一部としてトレーニング済みの機械学習モデルを自動的にデプロイできます。

一緒に作業するデータ サイエンス チームは、医療情報に基づいて、ある人物が糖尿病にかかっているかどうかを予測できる分類モデルのトレーニングを行いました。 あなたが機械学習エンジニアとして取り組むのは、トレーニング済みのモデルを運用環境に自動的にデプロイできるプロセスの確立です。

Azure Machine Learning CLI (v2) を使用して、新しいモデルが登録されるとトリガーされる自動化されたワークフローを設定する必要があります。 ワークフローがトリガーされると、新しい登録済みモデルが運用環境にデプロイされます。

学習の目的

このモジュールでは、次の方法を学習します。

  • モデルをマネージド エンドポイントにデプロイします。
  • GitHub Actions を使用してモデル デプロイをトリガーします。
  • デプロイしたモデルをテストする。