Automatisation des tâches Azure Machine Learning avec GitHub Actions

Les flux de travail manuels d'apprentissage automatique ralentissent le déploiement et introduisent des erreurs. La transition vers MLOps automatisé garantit que vos modèles sont entraînés, testés et mis à jour de manière fiable à chaque modification de votre code. Ce cours textuel vous guide tout au long du processus de configuration de pipelines automatisés. Vous lirez des explications claires, étudierez des configurations YAML structurées et apprendrez à connecter votre dépôt à des ressources cloud pour déclencher automatiquement des exécutions d'entraînement. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les principes fondamentaux de MLOps et les bases de l'automatisation des flux de travail - Configurer des connexions sécurisées entre votre dépôt et les environnements cloud en utilisant la gestion moderne des identifiants - Écrire des flux de travail GitHub Actions pour automatiser l'exécution des tâches Azure Machine Learning - Gérer les actifs de données, les environnements et l'enregistrement des modèles via des scripts automatisés - Surveiller l'état des tâches et gérer les erreurs au sein de votre pipeline d'intégration continue En commençant par la terminologie fondamentale de MLOps et la configuration des identifiants, le cours progresse étape par étape dans l'écriture des fichiers de flux de travail, la configuration des déclencheurs et la gestion des sorties. Vous travaillerez sur des exemples écrits et des extraits de code pratiques pour construire un pipeline d'automatisation fonctionnel. Ce cours est conçu pour les data scientists, les développeurs de logiciels et les ingénieurs DevOps aspirants qui débutent dans MLOps. Aucune expérience préalable des pipelines automatisés n'est requise, bien qu'une compréhension de base des concepts d'apprentissage automatique soit utile. Commencez à lire dès aujourd'hui pour rationaliser vos flux de travail d'apprentissage automatique avec des pratiques d'automatisation modernes.