CI/CD per Machine Learning

Preparati a esplorare GitHub Actions (GHA), una piattaforma influente per eseguire workflow CI/CD. Scopri i diversi componenti di GHA, tra cui events, actions, jobs, steps, runners e context. Capirai come creare workflow che si attivano con eventi come push e pull request e come personalizzare le macchine runner. Metti subito le mani in pasta impostando pipeline CI di base e comprendendo a fondo il log di GHA.

In questo capitolo esplorerai l’integrazione dell’addestramento dei modelli di Machine Learning in una pipeline GitHub Action usando Continuous Machine Learning GitHub Action. Genererai un report markdown completo con metriche e grafici del modello. Approfondirai anche la versionatura dei dati nel Machine Learning adottando Data Version Control (DVC) per tracciare le modifiche ai dati. Il capitolo copre inoltre la configurazione dei remoti DVC e il trasferimento degli insiemi di dati. Infine, esplorerai le pipeline DVC, configurando un file YAML di DVC per orchestrare un training riproducibile del modello.

In questo capitolo concentrerai l’attenzione sull’analisi delle prestazioni del modello e sulla messa a punto degli iperparametri. Acquisirai competenze pratiche nel confronto di metriche e visualizzazioni tra branch diversi per valutare i cambiamenti nelle prestazioni del modello. Eseguirai il tuning degli iperparametri utilizzando GridSearchCV di scikit-learn. Inoltre, approfondirai l’automazione delle pull request usando la configurazione di modello ottimale.