GitHub Actions を使用してモデルトレーニングを自動化する

初級

データサイエンティスト

Azure Machine Learning

GitHub

GitHub ActionsおよびAzure Machine Learning パイプラインを使用してモデルトレーニングを自動化および検証する場合は、このモジュールを選択します。

学習の目的

このモジュールでは、次の方法を学習します。

Git でバージョン管理する機械学習資産と、データストアやモデルレジストリなどの専用のサービスに属する機械学習資産を特定します。
トランクベースの開発プラクティス (有効期間の短いブランチ、プル要求、ブランチ保護規則) について説明します。これにより、共有ブランチを安定した状態に保ち、安全な反復が可能になります。
GitHub Actions のワークフローでリンティングと単体テストを使用してコード変更を検証する方法と、ブランチ保護によってマージ前にそれらのチェックを必須にする方法について説明します。
サービスプリンシパルクライアントシークレットとワークロード ID フェデレーションを比較し、OpenID Connect が、Azureを呼び出すGitHub Actionsワークフローに推奨される認証アプローチである理由を説明します。
GitHub Actions ワークフローが Azure Machine Learning にコマンドジョブとパイプラインジョブを送信する方法と、仲介コンポーネントが Azure イベントを repository_dispatch イベントに変換する仕組みについて説明します。