Introdução
Quando você quer implementar a IA (inteligência artificial) em escala, a automação desempenha um papel fundamental. A meta é passar da experimentação para a produção com as MLOps (operações de machine learning).
Há várias cargas de trabalho que podem ser automatizadas. Para automatizar cargas de trabalho, você criará pipelines que agrupam tarefas em uma ordem específica. Para automatizar o pipeline, você pode executá-lo em um agendamento ou dispará-lo com base em um evento.
Você aprenderá a diferenciar entre os pipelines criados com o Azure Machine Learning e os fluxos de trabalho que você pode automatizar com o Azure Pipelines no Azure DevOps ou no GitHub Actions.
Observação
Um pipeline é um conceito que você encontra em vários serviços no Azure. Para esclarecer qual pipeline está implícito, o nome completo do produto será incluído em pipelines do Azure Machine Learning, no Azure Pipelines (DevOps) e no GitHub Actions.
Objetivos de aprendizagem
Neste módulo, você aprenderá:
- Como usar os pipelines do Azure Machine Learning.
- Como usar o Azure Pipelines e o GitHub Actions para automatizar fluxos de trabalho.