はじめに

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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。