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Utiliser Azure Pipelines avec Azure Machine Learning

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Azure DevOps Services | Azure DevOps Server 2022 | Azure DevOps Server 2019

Vous pouvez utiliser un pipeline Azure DevOps pour automatiser le cycle de vie du Machine Learning. Certaines des opérations que vous pouvez automatiser sont les suivantes :

  • Préparation des données (opérations d’extraction, de transformation et de chargement)
  • Formation de modèles Machine Learning avec scale-out et scale-up à la demande
  • Déploiement de modèles Machine Learning en tant que services web publics ou privés
  • Surveillance des modèles Machine Learning déployés (par exemple, pour l’analyse des performances ou de la dérive des données)

Cet article va vous apprendre à créer un pipeline Azure qui génère et déploie un modèle Machine Learning sur Azure Machine Learning.

Ce tutoriel utilise le SDK Python Azure Machine Learning v2 et l’extension Azure CLI ML v2.

Prérequis

Étape 1 : Obtenir le code

Effectuez une duplication (fork) du dépôt suivant sur GitHub :

https://github.com/azure/azureml-examples

Étape 2 : Se connecter à Azure Pipelines

Connectez-vous à Azure Pipelines. Une fois que vous êtes connecté, votre navigateur accède à https://dev.azure.com/my-organization-name et affiche votre tableau de bord Azure DevOps.

Dans votre organisation sélectionnée, créez un projet. Si votre organisation ne compte aucun projet, l’écran Pour commencer, créez un projet s’affiche. Dans le cas contraire, sélectionnez le bouton Nouveau projet dans l’angle supérieur droit du tableau de bord.

Étape 3 : créer une connexion de service

Vous pouvez utiliser une connexion de service existante.

Vous avez besoin d’une connexion Azure Resource Manager pour vous authentifier auprès du Portail Azure.

  1. Dans Azure DevOps, sélectionnez Paramètres du projet, puis ouvrez la page Connexions de service.

  2. Choisissez Créer une connexion de service, puis sélectionnez Azure Resource Manager.

  3. Sélectionnez la méthode d’authentification par défaut, Principal de service (automatique).

  4. Créez votre connexion de service. Définissez votre niveau d’étendue préféré, votre abonnement, votre groupe de ressources et votre nom de connexion.

    Capture d’écran de la connexion au service ARM.

Étape 4 : Créer un pipeline

  1. Accédez à Pipelines, puis sélectionnez Créer un pipeline.

  2. Effectuez les étapes de l’Assistant en sélectionnant d’abord GitHub comme emplacement du code source.

  3. Vous serez peut-être redirigé vers GitHub pour vous connecter. Si c’est le cas, entrez vos informations d’identification GitHub.

  4. Quand la liste des dépôts s’affiche, sélectionnez le vôtre.

  5. Vous serez peut-être redirigé vers GitHub pour pouvoir installer l’application Azure Pipelines. Si c’est le cas, sélectionnez Approuver et installer.

  6. Sélectionnez le Pipeline de démarrage. Vous allez mettre à jour le modèle de pipeline de démarrage.

Étape 5 : créer votre pipeline YAML pour envoyer le travail Azure Machine Learning

Supprimez le pipeline de démarrage et remplacez-le par le code YAML suivant. Dans ce pipeline, vous allez :

  • Utiliser la tâche de version de Python pour configurer Python 3.8 et installer les exigences du SDK.
  • Utiliser la tâche Bash pour exécuter des scripts bash pour le SDK Azure Machine Learning et l’interface CLI.
  • Utilisez la tâche Azure CLI pour envoyer un travail Azure Machine Learning.

Sélectionnez les onglets suivants selon que vous utilisez une connexion de service Azure Resource Manager ou une connexion de service générique. Dans le pipeline YAML, remplacez la valeur des variables par vos ressources.

name: submit-azure-machine-learning-job

trigger:
- none

variables:
  service-connection: 'machine-learning-connection' # replace with your service connection name
  resource-group: 'machinelearning-rg' # replace with your resource group name
  workspace: 'docs-ws' # replace with your workspace name

jobs:
- job: SubmitAzureMLJob
  displayName: Submit AzureML Job
  timeoutInMinutes: 300
  pool:
    vmImage: ubuntu-latest
  steps:
  - task: UsePythonVersion@0
    displayName: Use Python >=3.8
    inputs:
      versionSpec: '>=3.8'

  - bash: |
      set -ex

      az version
      az extension add -n ml
    displayName: 'Add AzureML Extension'

  - task: AzureCLI@2
    name: submit_azureml_job_task
    displayName: Submit AzureML Job Task
    inputs:
      azureSubscription: $(service-connection)
      workingDirectory: 'cli/jobs/pipelines-with-components/nyc_taxi_data_regression'
      scriptLocation: inlineScript
      scriptType: bash
      inlineScript: |
      
        # submit component job and get the run name
        job_name=$(az ml job create --file single-job-pipeline.yml -g $(resource-group) -w $(workspace) --query name --output tsv)

        # Set output variable for next task
        echo "##vso[task.setvariable variable=JOB_NAME;isOutput=true;]$job_name"

Étape 6 : attendre la fin du travail Azure Machine Learning

À l’étape 5, vous avez ajouté un travail pour envoyer un travail Azure Machine Learning. Dans cette étape, vous ajoutez un autre travail qui attend la fin du travail Azure Machine Learning.

Si vous utilisez une connexion de service Azure Resource Manager, vous pouvez utiliser l’extension « Machine Learning ». Vous pouvez rechercher cette extension dans la Place de marché des extensions Azure DevOps ou accéder directement à l’extension. Installez l’extension « Machine Learning ».

Important

N’installez pas l’extension Machine Learning (classique) par erreur. Il s’agit d’une extension plus ancienne qui ne fournit pas la même fonctionnalité.

Dans la fenêtre de révision du pipeline, ajoutez un travail de serveur. Dans la partie des étapes du travail, sélectionnez Afficher l’Assistant et recherchez AzureML. Sélectionnez la tâche d’Attente du travail AzureML et renseignez les informations relatives au travail.

La tâche dispose de quatre entrées : Service Connection, Azure Resource Group Name, AzureML Workspace Name et AzureML Job Name. Remplissez ces entrées. Le YAML obtenu pour ces étapes est similaire à l’exemple suivant :

Notes

  • La tâche d’attente du travail Azure Machine Learning s’exécute sur un travail de serveur, qui n’utilise aucune ressource coûteuse de pool d’agents et n’exige pas de frais supplémentaires. Les travaux de serveur (indiqués par pool: server) s’exécutent sur la même machine que votre pipeline. Si vous souhaitez obtenir plus d’informations, consultez Travaux de serveur.
  • Une tâche d’attente de travail Azure Machine Learning ne peut attendre qu’un seul travail. Vous devez configurer une tâche distincte pour chaque travail pour lequel vous souhaitez attendre.
  • La tâche d’attente de travail Azure Machine Learning peut attendre pendant 2 jours au maximum. Il s’agit d’une limite stricte définie par Azure DevOps Pipelines.
- job: WaitForAzureMLJobCompletion
  displayName: Wait for AzureML Job Completion
  pool: server
  timeoutInMinutes: 0
  dependsOn: SubmitAzureMLJob
  variables: 
    # We are saving the name of azureMl job submitted in previous step to a variable and it will be used as an inut to the AzureML Job Wait task
    azureml_job_name_from_submit_job: $[ dependencies.SubmitAzureMLJob.outputs['submit_azureml_job_task.JOB_NAME'] ] 
  steps:
  - task: AzureMLJobWaitTask@1
    inputs:
      serviceConnection: $(service-connection)
      resourceGroupName: $(resource-group)
      azureMLWorkspaceName: $(workspace)
      azureMLJobName: $(azureml_job_name_from_submit_job)

Étape 7 : envoyer votre pipeline et vérifier qu’il fonctionne

Sélectionnez Enregistrer et exécuter. Le pipeline attend la fin du travail Azure Machine Learning et termine la tâche sous WaitForJobCompletion avec le même état que le travail Azure Machine Learning. Par exemple : travail Azure Machine Learning Succeeded == Tâche Azure DevOps sous travail WaitForJobCompletionSucceeded travail Azure Machine Learning Failed == Tâche Azure DevOps sous travail WaitForJobCompletionFailed Travail Azure Machine Learning Cancelled == Tâche Azure DevOps sous travailWaitForJobCompletionCancelled

Conseil

Vous pouvez afficher le travail Azure Machine Learning terminé dans Azure Machine Learning studio.

Nettoyer les ressources

Si vous ne prévoyez pas de continuer à utiliser votre pipeline, supprimez votre projet Azure DevOps. Dans le Portail Azure, supprimez votre groupe de ressources et votre instance Azure Machine Learning.