모델 학습에 GitHub Actions 사용

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GitHub Actions GitHub 리포지토리 내에서 발생하는 이벤트에 의해 트리거되는 작업을 자동화할 수 있는 플랫폼입니다. GitHub Actions 워크플로는 작업으로 구성됩니다. 작업은 정의할 수 있는 일련의 단계를 그룹화합니다. 다음 단계 중 하나는 CLI(v2)를 사용하여 Azure Machine Learning 작업을 실행하면 모델을 학습시킬 수 있습니다.

GitHub Actions를 사용하여 모델 학습을 자동화하려면 다음을 수행해야 합니다.

  • Azure CLI를 사용하여 서비스 주체를 만듭니다.
  • Azure 자격 증명을 GitHub 비밀에 저장합니다.
  • YAML에서 GitHub 작업을 정의합니다.

서비스 주체 만들기

GitHub Actions를 사용하여 Azure Machine Learning 작업을 자동화하는 경우 서비스 주체를 사용하여 GitHub를 인증한 후 Azure Machine Learning 작업 영역을 관리해야 합니다. 예를 들어 Azure Machine Learning 컴퓨팅을 사용하여 모델을 학습하려면 사용자 또는 사용하는 모든 도구를 사용하여 해당 컴퓨팅을 사용할 수 있는 권한을 부여받아야 합니다.

팁

GitHub Actions를 사용하여 Azure에 연결하는 방법에 대해 자세히 알아보기

Azure 자격 증명 저장

인증해야 하는 Azure 자격 증명은 코드 또는 일반 텍스트에 저장되지 않아야 하며 대신 GitHub 비밀에 저장되어야 합니다.

GitHub 리포지토리에 비밀을 추가하려면 다음을 수행합니다.

  1. 설정 탭으로 이동합니다.

    GitHub 리포지토리의 설정 탭 스크린샷

  2. 설정 탭의 보안에서 비밀 옵션을 확장하고 작업을 선택합니다.

    보안 섹션의 비밀 옵션 스크린샷

  3. Azure 자격 증명을 비밀로 입력하고 비밀 이름을 AZURE_CREDENTIALS로 지정합니다.

  4. GitHub 작업에서 Azure 자격 증명이 포함된 비밀을 사용하려면 YAML 파일의 비밀을 참조하세요.

    on: [push]

name: Azure Login Sample

jobs:
  build-and-deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Log in with Azure
        uses: azure/login@v1
        with:
          creds: '${{secrets.AZURE_CREDENTIALS}}'

GitHub 작업 정의

워크플로를 정의하려면 YAML 파일을 만들어야 합니다. 수동으로 또는 푸시 이벤트를 사용하여 모델을 학습하도록 워크플로를 트리거할 수 있습니다. 수동으로 워크플로를 트리거하는 것은 테스트에 적합하지만 이벤트로 자동화하는 것이 자동화에 더 적합합니다.

워크플로를 수동으로 트리거할 수 있도록 GitHub Actions 워크플로를 구성하려면 on: workflow_dispatch를 사용합니다. 푸시 이벤트를 사용하여 워크플로를 트리거하려면 on: [push]를 사용합니다.

GitHub Actions 워크플로가 트리거되면 작업에 다양한 단계를 추가할 수 있습니다. 예를 들어 단계를 사용하여 Azure Machine Learning 작업을 실행할 수 있습니다.

name: Manually trigger an Azure Machine Learning job

on:
  workflow_dispatch:

jobs:
  train-model:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - name: Trigger Azure Machine Learning job
      run: |
        az ml job create --file src/job.yml

팁

핵심 개념 및 필수 용어를 포함하여 GitHub Actions에 대해 자세히 알아봅니다.