Automatizar o treino de modelos com GitHub Actions

Iniciante

Cientista de Dados

Azure Machine Learning

GitHub

Escolha este módulo se quiser automatizar e validar o treino de modelos com pipelines GitHub Actions e Azure Machine Learning.

Objetivos de aprendizagem

Neste módulo, você aprenderá a:

Identifique quais os ativos de aprendizagem automática a reverter no Git e quais pertencem a serviços construídos para esse fim, como repositórios de dados e registos de modelos.
Descreva as práticas de desenvolvimento baseadas em troncos — ramificações de curta duração, pull requests e regras de proteção de branches — que mantêm a ramificação partilhada estável enquanto permitem iterações seguras.
Explique como os fluxos de trabalho do GitHub Actions validam alterações de código com linting e testes unitários, e como a proteção de branch pode exigir essas verificações antes da fusão.
Compare os segredos do cliente principal de serviço com a federação da identidade da carga de trabalho e explique porque é que o OpenID Connect é a abordagem de autenticação preferida para fluxos de trabalho GitHub Actions que chamam o Azure.
Descreva como um fluxo de trabalho do GitHub Actions submete os comandos e pipelines do Azure Machine Learning, e explique como um intermediário converte eventos do Azure em repository_dispatch eventos.

Experiência no desenvolvimento e treinamento de modelos de machine learning
Familiaridade com conceitos básicos de Azure Machine Learning, incluindo espaços de trabalho e trabalhos de formação
Familiaridade básica com repositórios, ramificações e pull requests do GitHub