はじめに

自動化 は、機械学習の運用 (MLOps) の最も重要なプラクティスの 1 つです。タスクを自動化することで、新しいモデルをより迅速に運用環境にデプロイできます。

自動化の次の、MLOps のもう 1 つの重要な側面は、コードを管理し、変更を追跡するためのソース管理です。

自動化とソース管理を併せて使うと、コードへの変更に基づいて機械学習ワークフローのタスクをトリガーできます。ただし、自動タスクは、コードの変更が検証および承認された場合にのみトリガーされるようにする必要があります。

たとえば、新しいハイパーパラメーター値を使ってモデルを再トレーニングした後、ソースコードでハイパーパラメーターを更新します。モデルのトレーニングに使われるコードの変更を検証して承認した後、新しいモデルのトレーニングをトリガーします。

GitHub は、ソース管理に Git を使う自動化とリポジトリのための GitHub Actions を提供するプラットフォームです。リポジトリの変更によってトリガーされるように、GitHub Actions のワークフローを構成できます。

学習の目的

このモジュールでは、次の方法を学習します。