在 Azure ML 中引入可缩放的企业级基因学工作流
基因学工作流程在生物信息学中至关重要,因为它们可以帮助研究人员分析和解释大量的基因组数据。但是,使用专用软件和复杂的依赖项创建一致且可重复的环境可能具有挑战性,因此与 CI/CD 工具的集成也很困难。
Azure 机器学习 (Azure ML) 是一个基于云的平台,提供一组全面的工具和服务,用于开发、部署和管理机器学习模型。Azure ML 原生提供出色的可重复性和可审核性功能,而没有多少工作流解决方案提供这些功能。它为运行工作流提供了一个高度集成和标准化的环境,确保每个步骤都以一致且可重复的方式执行。此功能对于需要使用具有特定依赖项的某些版本的多个工具和软件包的基因学工作流特别有用。
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