打开在 Azure DevOps 中创建的项目 打开“Repos”部分,然后选择“导入存储库” 在“克隆 URL”字段输入 https://github.com/Azure/mlops-v2-ado-demo。 选择页面底部的“导入” 打开左侧导航窗格底部的“项目”设置 在“存储库”部分下,选择“存储库”。 选择在上一步中创建的存储库,然后选择“安全性”...
通过Azure DevOps部署基础设施 运行Azure基础设施管道 示例培训和部署场景 部署训练有素的模型 部署ML模型端点 使用Azure和DevOps设置身份验证 在使用Azure机器学习设置MLOps项目之前,您需要为Azure DevOps设置身份验证。 创建服务主体 为了使用演示,需要创建一两个服务原则,具体取决于您想要处理的环境数量(Dev或Prod或两...
机器学习操作 (MLOps) 将 DevOps 原则应用于机器学习项目。 在此学习路径中,你将了解如何实现源代码管理、自动化和 CI/CD 等关键概念来生成端到端 MLOps 解决方案。先决条件 具有Python 或 R 编程经验 具有开发和训练机器学习模型的经验 熟悉Azure 机器学习基础概念...
使用Azure DevOps 操作 ML 模型发布 长期以来,数据科学通常在孤岛中执行,使用跨独立生产数据副本运行的大规模计算。 此过程不可重复、可解释或可缩放,并且通常引入了业务和安全风险。 现在,随着现代企业采用 DevOps 工程文化,机器学习开发实践不能与业务或现有应用程序团队隔离运行。 此演示繁重会话介绍了新的 Azure ...
使用Azure DevOps 和 Azure 机器学习为 AI 应用程序实现持续集成 (CI)、持续交付 (CD) 和重新训练管道。
然后,Azure DevOps Build Pipeline会对源代码进行编译,将RESTful API应用程序编译成docker镜像然后推送到Azure Container Registry上,并执行模型训练程序,产生训练模型ZIP文件,并由Release Pipeline将训练模型保存到Azure Blob Storage中。Release Pipeline的另一个任务就是通过定义好的Kubernetes部署文件,将RESTful API部署到...
MLOps with Azure ML CI: CD: MLOps will help you to understand how to build a Continuous Integration and Continuous Delivery pipeline for an ML/AI project. We will be using the Azure DevOps Project for build and release/deployment pipelines along with Azure ML services for model retraining...
将模型文件保存到Azure Blob Storage中 我们已经得到了经过ML.NET训练好的模型数据文件,也就是一个ZIP文件,在开发的RESTful API中,需要读入这个文件以便实现预测功能。于是,ZIP文件保存在何处就成为了我们首要解决的问题。在开发环境,我们可以将ZIP文件保存在ASP.NET Core的运行目录中,可是,开发好的RESTful API最终还...
Azure 訂閱– 存取 Azure 服務,例如 Azure DevOps,用於設定持續整合和持續部署 (CI/CD) 管道。 作用中AWS帳戶– 使用此模式 AWS 服務 所使用 的許可。 資料– 存取歷史資料以訓練機器學習模型。 熟悉ML 概念 –了解 Python、Jupyter 筆記本和機器學習模型開發。
This reference architecture shows how to implement continuous integration (CI), continuous delivery (CD), and retraining pipeline for an AI application using Azure DevOps and Azure Machine Learning. The solution example is built on the scikit-learn diabetes dataset but can be easily adapted for a...