Introdução
A automação é uma das práticas mais importantes das operações de aprendizado de máquina (MLOps). Ao automatizar tarefas, você pode implantar novos modelos na produção mais rapidamente.
Além da automação, outro aspeto importante do MLOps é o controle do código-fonte para gerenciar o código e rastrear quaisquer alterações.
Juntos, você pode usar a automação e o controle do código-fonte para disparar tarefas no fluxo de trabalho de aprendizado de máquina com base em alterações no código. No entanto, você deseja que a tarefa automatizada seja acionada somente quando as alterações de código tiverem sido verificadas e aprovadas.
Por exemplo, depois de treinar novamente um modelo usando novos valores de hiperparâmetro, você deseja atualizar o hiperparâmetro no código-fonte. Depois de verificar e aprovar a alteração no código usado para treinar o modelo, você deseja acionar o novo modelo a ser treinado.
O GitHub é uma plataforma que oferece ações do GitHub para automação e repositórios usando o Git para controle do código-fonte. Você pode configurar seus fluxos de trabalho de Ações do GitHub para serem acionados por uma alteração no seu repositório.
Objetivos de aprendizagem
Neste módulo, irá saber como:
- Trabalhe com desenvolvimento baseado em recursos.
- Proteja o ramo principal.
- Acione um fluxo de trabalho de Ações do GitHub mesclando uma solicitação pull.