dotnet / dotnet/machinelearning-modelbuilder
Azure Integration
- Lenguaje dominante
- Dockerfile
- Estrellas
- 285
- Forks
- 66
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Descripción
## Work Items
- [ ] #2197
- [ ] Investigate what it would take to run ML.NET AutoML API in the cloud.
- [x] #2202
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## Tracking / Related issues
Azure Integration/MLOps
- [ ] Sample using the SDK (Tracked in #2266)
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- [x] Create Docker ML.NET Azure custom curated environment file https://github.com/dotnet/machinelearning-modelbuilder/tree/main/Dockerfiles
## Open Questions
- [ ] How can we parallelize training? @luisquintanilla
- [ ] How are we going to manage data? @luisquintanilla
Guía de contribución
No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio
Línea de trabajo
Empieza revisando el elemento de trabajo sin marcar #2197 y el ejemplo de MLOps SDK registrado en #2266; después, inspecciona el directorio Dockerfiles enlazado en el issue. El alcance restante incluye cloud AutoML, la paralelización del entrenamiento y la gestión de datos; para darlo por terminado habría que resolver esas preguntas abiertas y completar el trabajo de integración pendiente de Azure.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- azure, dockerfile
- Área
- cloud, machine-learning
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Necesita aclaración
- Aptitud para principiantes
- 20/100