Introduktion
När du vill implementera artificiell intelligens (AI) i stor skala spelar automatisering en viktig roll. Målet är att gå från experimentering till produktion med maskininlärningsåtgärder (MLOps).
Det finns flera arbetsbelastningar som kan automatiseras. För att automatisera arbetsbelastningar skapar du pipelines som grupperar uppgifter i en viss ordning. Om du vill automatisera pipelinen kan du köra dem enligt ett schema eller utlösa dem baserat på en händelse.
Du får lära dig att skilja mellan de pipelines som du skapar med Azure Machine Learning och arbetsflöden som du kan automatisera med Azure Pipelines i Azure DevOps eller GitHub Actions.
Kommentar
En pipeline är ett begrepp som du hittar inom flera tjänster i Azure. För att klargöra vilken pipeline som är underförstådd inkluderas det fullständiga produktnamnet för Azure Machine Learning-pipelines, Azure -pipelines (DevOps) och GitHub Actions.
Utbildningsmål
I den här modulen kommer du att lära dig:
- Så här använder du Azure Machine Learning-pipelines.
- Så här använder du Azure Pipelines och GitHub Actions för att automatisera arbetsflöden.