Настройка сред

Завершено

Для реализации сред при работе с моделями машинного обучения можно использовать такую платформу, как GitHub. Чтобы автоматизировать задачи, которые должны выполняться в отдельных средах, необходимо выполнить следующие действия.

• Настройте среды в GitHub.
• Используйте среды в GitHub Actions.
• Добавьте утверждения, чтобы назначить требуемых рецензентов.

Настройка сред в GitHub

Порядок создания среды в репозитории GitHub:

1. Перейдите на вкладку Параметры в репозитории.
2. Выберите Среды.
3. Создайте новую среду.
4. Введите имя.
5. Выберите Настройка среды.

Чтобы связать среду с определенной рабочей областью Машинного обучения Azure, можно создать секрет среды, чтобы предоставить доступ только этой среде к рабочей области Машинного обучения Azure.

Примечание.

Чтобы предоставить GitHub доступ к любой рабочей области Машинного обучения Azure, необходимо создать субъект-службу в Azure. Далее необходимо предоставить субъекту-службе доступ к рабочей области Машинного обучения Azure в Azure. Узнайте, как интегрировать Машинное обучение Azure с инструментами DevOps, такими как GitHub.

В репозитории можно создать секрет для хранения учетных данных субъекта-службы. При работе со средами вместо этого нужно создать секрет среды, чтобы определить конкретную среду GitHub, которая должна иметь доступ к той или иной рабочей области Машинного обучения Azure.

Чтобы создать секрет среды, перейдите на вкладку Среды на вкладке Параметры.

1. Перейдите в новую среду.
2. Перейдите к разделу Секреты среды.

3. Добавьте новый секрет.
4. Введите AZURE_CREDENTIALS в качестве имени.
5. Введите учетные данные субъекта-службы в поле значения.

Использование сред в GitHub Actions и добавление утверждений

После создания сред в репозитории GitHub вы можете ссылаться на среду из рабочих процессов GitHub Actions. Каждый раз, когда необходимо добавить проверку вручную между средами, можно добавить утверждения.

Например, при каждом запуске задания Машинного обучения Azure в рабочем процессе GitHub Actions задача может быть успешно выполнена в рабочем процессе. Однако это может быть вызвано тем, что во время обучения модели в рабочей области Машинного обучения Azure возникает сбой из-за проблемы с обучающим сценарием. Или после обучения модели при оценке метрик модели, возможно, вы решите переучить модель, а не развертывать ее.

Чтобы предоставить вам возможность просматривать выходные данные обучения модели в рабочей области Машинного обучения Azure, можно добавить утверждение для среды. Каждый раз, когда рабочему процессу GitHub Actions требуется выполнить задачу в определенной среде, соответствующим рецензентам отправляется уведомление о необходимости утвердить задачи, прежде чем они будут запущены.

Совет

Узнайте подробнее об использовании сред в GitHub Actions и добавлении утверждений.