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장
애저 환경과 MLOps
며, 애저는
SDK
및 머신러닝 스튜디오 내에서 단계별로 다양한 유형의 작업에 맞는 서비스를
제공하고 있다. 아래 예제에서는 파이프라인의 핵심적인 컴퓨팅 부분은 없지만, 데이터 준비에
필요한 거의 모든 내용을 포함하고 있다.
먼저
PythonScriptStep
함수에서
as
_
named
_
input
을 통해 데이터셋 입력값을 호출한다. 이
어
PipelineData
로 출력값에 대한 지정 등 파이프라인 내의 데이터에 대한 쿼리를 작성할 수
있다. 다음은
SDK
를 사용하여 기존에 생성된 컴퓨팅 대상을 검색하는 방법이다.
from azureml.core.compute import ComputeTarget, AmlCompute
from azureml.core import Workspace
ws = Workspace.from_config()
# retrieve the compute target by its name, here a previously created target
# is called "mlops-target"
compute_target = ws.compute_targets["mlops-target"]
애저에서는 필요에 따라 환경 변수를 설정하여 런타임을 구성할 수 있다. 예를 들어 애저가 종
속성을 관리하려는 경우 관련 설정을 ...