소개
AI(인공 지능)를 대규모로 구현하려는 경우 자동화가 중요한 역할을 합니다. 목표는 MLOps(기계 학습 작업)를 사용하여 실험 단계에서 프로덕션으로 진행하는 것입니다.
자동화할 수 있는 워크로드가 몇 가지 있습니다. 워크로드를 자동화하려면 작업을 특정 순서로 그룹화하는 파이프라인을 만듭니다. 파이프라인을 자동화하려면 일정에 따라 실행하거나 이벤트에 따라 트리거하면 됩니다.
Azure DevOps 또는 GitHub Actions에서 Azure Machine Learning을 사용하여 만든 파이프라인과 Azure Pipelines를 사용하여 자동화할 수 있는 워크플로를 구분하는 방법을 알아봅니다.
참고
파이프라인은 Azure의 여러 서비스에서 볼 수 있는 개념입니다. 어떤 파이프라인이 내재되어 있는지 명확히 하기 위해 Azure Machine Learning 파이프라인, Azure(DevOps) Pipelines 및 GitHub Actions의 전체 제품 이름이 포함됩니다.
학습 목표
이 모듈에서는 다음에 대해 알아봅니다.
- Azure Machine Learning 파이프라인 사용 방법.
- Azure Pipelines 및 GitHub Actions를 사용하여 워크플로를 자동화하는 방법입니다.