Введение
Представьте, что вы являетесь инженером машинного обучения, которому поручили разработать модель и ввести ее в эксплуатацию. Для обучения, тестирования и развертывания модели машинного обучения лучше всего использовать среды в рамках стратегии операций машинного обучения (MLOps).
После того как специалист по обработке и анализу данных обучил и протестировал модель, необходимо развернуть модель, протестировать развертывание и, наконец, развернуть модель в рабочей среде, где она будет использоваться в большом масштабе. В соответствии с методиками разработки программного обеспечения эти задачи должны выполняться в разных средах. С помощью таких сред, как среда разработки, промежуточная среда и рабочая среда, можно разделить рабочий процесс MLOps.
Чтобы создать разные среды, можно создать разные рабочие области Машинного обучения Azure, связанные с отдельными средами GitHub. С помощью GitHub Actions можно автоматизировать рабочие процессы в разных средах, добавляя утверждения с проверкой изменений для снижения рисков.
Цели обучения
В этом модуле рассматриваются следующие задачи:
- Настройка сред в GitHub.
- Использование сред в GitHub Actions.
- Добавление утверждений для назначения необходимых рецензентов перед перемещением модели в следующую среду.