设置环境

已完成

要在使用机器学习模型时实现环境，可以使用 GitHub 等平台。 要自动化需要在不同环境中运行的任务，需要：

• 在 GitHub 中设置环境。
• 使用 GitHub Actions 中的环境。
• 添加审批以分配所需的审阅者。

在 GitHub 中设置环境

在 GitHub 存储库中创建环境：

1. 转到存储库中的“设置”选项卡。
2. 选择“环境”。
3. 创建新环境。
4. 输入名称。
5. 选择“配置环境”。

若要将环境与特定的 Azure 机器学习工作区相关联，可以创建一个环境机密，以仅授予该环境对 Azure 机器学习工作区的访问权限。

注意

要授予 GitHub 对任何 Azure 机器学习工作区的访问权限，需要在 Azure 中创建服务主体。 接下来，需要授予服务主体访问 Azure 中的 Azure 机器学习工作区的权限。 了解如何将 Azure 机器学习与 GitHub 等 DevOps 工具集成。

可以在存储库中创建一个机密来存储服务主体的凭据。 使用环境时，需要创建一个环境密码，以定义哪些特定的 GitHub 环境应有权访问哪个 Azure 机器学习工作区。

要创建环境机密，请转到“设置”选项卡中的“环境”选项卡。

1. 转到新环境。
2. 导航到“环境机密”部分。

3. 添加新机密。
4. 输入 AZURE_CREDENTIALS 作为名称。
5. 在“值”字段中输入服务主体凭据。

在 GitHub Actions 中使用环境并添加审批

在 GitHub 存储库中创建环境后，可以从 GitHub Actions 工作流中引用环境。 如果希望在环境之间添加手动检查，可以添加“审批”。

例如，在 GitHub Actions 工作流中触发 Azure 机器学习作业时，该任务可能会在工作流中成功执行。 但是，在 Azure 机器学习工作区训练模型期间，可能会由于训练脚本的问题而失败。 或者在模型训练之后，评估模型的指标时，可能会决定需要重新训练模型而不是部署模型。

为有机会在 Azure 机器学习工作区中查看模型训练的输出，可以添加对环境的审批。 每当 GitHub Actions 工作流需要在特定环境中运行任务时，所需的审阅者都会收到通知并且需要在任务运行之前批准这些任务。

提示

了解有关如何在 GitHub Actions 中使用环境以及如何添加审批的详细信息。