CA周记 | 打通 ML 开发的关外二脉

run: runs-on: [ubuntu-latest] container: docker://dvcorg/cml-py3:latest steps: -uses: actions/checkout@v2 -name: train_pipeline env:

AZUREML_CLIENTID: ${{secrets.AZUREML_CLIENTID}}AZUREML_TENANTID: ${{secrets.AZUREML_TENANTID}}AZUREML_SECRET: ${{secrets.AZUREML_SECRET}}AZUREML_SUBION: ${{secrets.AZUREML_SUBION}}AZUREML_RESOURCE_GROUP: ${{secrets.AZUREML_RESOURCE_GROUP}}AZUREML_WORKSPACE: ${{secrets.AZUREML_WORKSPACE}}run: |# Your ML workflow goes herepipinstall -r requirements.txtpythoniris_train_pipeline.py# echo "supervised learning output"# cat output.txt

▌ 通过 GitHub Action 的 CI/CD 可用

▌ 如何打通 Azure

通过 GitHub 新项目中所的Settings 全都的 Secret Action 里，替换成无关加密算法

通过新项目在 GitHub 上的设置，配置好与Azure 无关的Key，如AZUREML_CLIENTID， AZUREML_RESOURCE_GROUP， AZUREML_SECRET， AZUREML_SUBION，AZUREML_TENANTID ，AZUREML_WORKSPACE

受益方式你可以通过输入所列 Azure CLI 命令受益

az ad sp create- for-rbac ；还有sdk-auth ；还有name ml-auth

通过 Azure ML + GitHub + GitHub Actions 可以让你极为不便地已完成和管理者无关的样本分析新项目。

▌ 样本管理者

▌ code管理者

▌ CI/CD

▌ 专业训练每一次

▌ 数学模型布署

无关森林资源

大家如果想要理解更多，可以看关于 MLOps in Action 动手实验者课程内容，当然也可以通过 GitHub 受益无关实验者须知。

视频拍下

GitHub 受益无关实验者须知

高度重视微软中所国MSDN

受益实验者须知

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