Automatisieren von Modellschulungen mit GitHub Actions

Anfänger

Wissenschaftliche Fachkraft für Daten

Azure Machine Learning

GitHub

Wählen Sie dieses Modul aus, wenn Sie Modellschulungen mit GitHub Actions und Azure Machine Learning Pipelines automatisieren und überprüfen möchten.

Lernziele

In diesem Modul lernen Sie Folgendes:

Ermitteln Sie, welche Machine Learning-Ressourcen in Git versioniert werden sollen und welche in zweckorientierten Diensten wie Datenspeichern und Modellregistrierungen gehören.
Beschreiben Sie Praktiken der trunkbasierten Entwicklung – kurzlebige Branches, Pull Requests und Branch-Schutzregeln –, die den gemeinsamen Branch stabil halten und gleichzeitig eine sichere Iteration ermöglichen.
Erläutern, wie GitHub Actions Workflows Codeänderungen mit Linting- und Komponententests überprüfen und wie Branch-Schutz diese Überprüfungen vor dem Zusammenführen erfordern kann.
Vergleichen Sie Clientgeheimnisse für Dienstprinzipale mit dem Workload-Identitätsverbund, und erläutern Sie, warum OpenID Connect der bevorzugte Authentifizierungsansatz für GitHub-Actions-Workflows ist, die Azure aufrufen.
Beschreiben, wie ein GitHub Actions-Workflow Azure Machine Learning Befehls- und Pipelinejobs übermittelt, und erklären Sie, wie ein Vermittler Azure-Ereignisse in repository_dispatch-Ereignisse konvertiert.

Erfahrung mit dem Entwickeln und Trainieren von Machine Learning-Modellen
Vertrautheit mit grundlegenden Azure Machine Learning Konzepten, einschließlich Arbeitsbereichen und Schulungsaufträgen
Grundlegende Vertrautheit mit GitHub-Repositories, Branches und Pull Requests