dotnet / dotnet/machinelearning-modelbuilder
Azure Integration
- 主要言語
- Dockerfile
- スター
- 285
- フォーク
- 66
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
説明
## 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
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
調査の方向性
まず、未チェックの作業項目 #2197 と #2266 で追跡されている MLOps SDK サンプルを確認し、その後、issue にリンクされている Dockerfiles ディレクトリを調べてください。残っている範囲には cloud AutoML、トレーニングの並列化、データ管理が含まれます。完了するには、それらの未解決の問題を解決し、残っている Azure 統合作業を完了する必要があります。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- azure, dockerfile
- 領域
- cloud, machine-learning
- issue の種類
- 機能追加
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 初心者へのやさしさ
- 20/100