はじめに
人工知能 (AI) を大規模に実装する場合、自動化が重要な役割を果たします。 目標は、機械学習操作 (MLOps) を使用して実験から運用環境に移行することです。
自動化できるワークロードがいくつかあります。 ワークロードを自動化するには、タスクを特定の順序でグループ化するパイプラインを作成します。 パイプラインを自動化するには、それをスケジュールに従って実行するか、イベントに基づいてトリガーします。
Azure Machine Learning を使用して作成するパイプラインと、Azure DevOps または GitHub Actions で Azure Pipelines を使用して自動化できるワークフローを区別する方法について学習します。
注意
パイプラインは、Azure のいくつかのサービス内で使用されています。 どのパイプラインが暗黙的かを明確にするために、Azure Machine Learning パイプライン、Azure (DevOps) Pipelines、および GitHub Actions には、完全な製品名が含まれます。
学習の目的
このモジュールでは、次のことを学習します。
- Azure Machine Learning パイプラインを使用する方法。
- Azure Pipelines と GitHub Actions を使用してワークフローを自動化する方法。