Prozkoumání vývoje modelů

  • 9 min

Když začnete s vývojem a trénováním modelů strojového učení, můžete použít Azure Databricks, protože poskytuje výkonné možnosti zpracování dat a prostředí pro spolupráci.

Nejprve se podíváme na funkce v Azure Databricks, které vám pomůžou při vývoji a trénování modelů. Potom můžete prozkoumat některé funkce, které vám a vašemu týmu pomáhají efektivně pracovat a spolupracovat.

Vývoj modelů strojového učení pomocí Azure Databricks

Během vývoje modelů můžete použít různé funkce dostupné v Azure Databricks k:

  • Automatizace výběru algoritmu a ladění hyperparametrů
  • Sledujte experimenty trénování modelů.
  • Správa modelů strojového učení
  • Posouzení výkonu a přesnosti modelu
  • Nasaďte a integrujte model.

Pojďme se podívat na každou z těchto funkcí.

Automatizace výběru algoritmu

Během vývoje chcete experimentovat s různými algoritmy a hyperparametry , abyste pochopili, která konfigurace má za následek nejlepší model strojového učení.

K rychlému a snadnému automatizaci výběru algoritmů, ladění hyperparametrů a vyhodnocení modelu můžete použít automatizované strojové učení (AutoML).

AutoML zjednodušuje proces vývoje modelů a umožňuje zaměřit se na interpretaci výsledků a rozhodování řízené daty.

Tip

Přečtěte si další informace o Službě Azure Databricks AutoML.

Provádění ladění hyperparametrů

Ladění hyperparametrů je kritický krok při optimalizaci modelů strojového učení a Azure Databricks poskytuje nástroje pro zjednodušení tohoto procesu.

Vedle použití AutoML k automatickému ladění hyperparametrů můžete také použít Hyperopt k efektivnímu prozkoumání různých konfigurací hyperparametrů a identifikaci nejlepších modelů.

Tip

Přečtěte si další informace o ladění hyperparametrů v Azure Databricks.

Optimalizací trénování modelu prostřednictvím ladění hyperparametrů můžete zvýšit přesnost a výkon modelu.

Sledování trénování modelu pomocí experimentů

V Azure Databricks můžete trénovat a vyhodnocovat modely strojového učení pomocí oblíbených architektur, jako jsou scikit-learn, TensorFlow a PyTorch.

Můžete také trénovat modely v distribuovaném výpočetním clusteru, což výrazně zkracuje dobu trénování při použití velkých datových sad nebo algoritmů náročných na výpočetní výkon.

Pokud chcete efektivněji vyvíjet modely, můžete sledovat modely, které trénujete, pomocí experimentů prostřednictvím integrace s MLflow, opensourcové architektury pro správu kompletního životního cyklu strojového učení.

MLflow poskytuje funkce pro sledování experimentů, balení kódu a sdílení modelů, což zajišťuje reprodukovatelnost a spolupráci v průběhu procesu vývoje.

Experiment obsahuje všechna potřebná metadata pro reprodukci trénovací úlohy modelu, včetně všech vstupů a výstupů. Výstupy můžou zahrnovat různé metriky a vizualizaci k vyhodnocení výkonu modelu pro daný experiment. Při sledování trénování modelů můžete snadno porovnat různé modely, které jste natrénovali, pomocí různých konfigurací a najít model, který nejlépe vyhovuje vašim potřebám.

Tip

Přečtěte si další informace o používání MLflow pro správu životního cyklu strojového učení v Azure Databricks.

Efektivní práce a spolupráce v Azure Databricks

Když používáte Azure Databricks pro kompletní životní cyklus úloh strojového učení, můžete využít různé funkce, které vám umožní pracovat a efektivněji spolupracovat.

Spolupráce na kódu v pracovním prostoru

Azure Databricks nabízí pracovní prostor pro spolupráci, ve kterém můžou datoví vědci a technici spolupracovat v jednotném prostředí.

Platforma podporuje různé programovací jazyky, včetně Pythonu, R, Scaly a SQL, a umožňuje členům vašeho týmu používat preferované nástroje a jazyky. Prostředí pro spolupráci zvyšuje produktivitu a podporuje týmovou práci, protože můžete sdílet poznámkové bloky, vizualizace a přehledy.

Správa kódu pomocí správy verzí

Použití správy verzí je nezbytné pro správu změn kódu a spolupráci s týmem.

Azure Databricks se integruje s Gitem, což umožňuje správu verzí poznámkových bloků a skriptů. Propojením pracovního prostoru Databricks s úložištěm Git můžete sledovat změny, vrátit se k předchozím verzím a efektivněji spolupracovat s týmem.

Nastavení integrace Gitu v Azure Databricks:

  1. Připojení k úložišti Git: V pracovním prostoru Databricks přejděte k User Settings poskytovateli Gitu a nakonfigurujte ho (například GitHub, GitLab, Bitbucket). Ověřte se pomocí přihlašovacích údajů Gitu a připojte se k úložišti.
  2. Klonování úložiště: Pomocí uživatelského rozhraní Databricks naklonujte úložiště do pracovního prostoru. Klonování do úložiště umožňuje pracovat s kódem přímo v Databricks a potvrdit změny zpět do úložiště.
  3. Potvrzení a nasdílení změn: Po provedení změn v poznámkových blocích nebo skriptech použijte integraci Gitu k potvrzení a nasdílení změn do vzdáleného úložiště. Pomocí integrací Gitu zajistíte, že vaše práce bude verze a zálohovaná.

Tip

Přečtěte si další informace o integraci Gitu se složkami Databricks Git.

Implementace kontinuální integrace a průběžného nasazování (CI/CD)

Azure Databricks podporuje postupy CI/CD pro modely strojového učení a umožňuje automatizovat nasazení a monitorování modelů. Díky integraci s nástroji, jako jsou Azure DevOps a GitHub Actions, můžete implementovat automatizované kanály, které zajistí, aby se modely průběžně testovaly, ověřovaly a aktualizovaly. Tato schopnost je nezbytná pro zachování přesnosti a spolehlivosti modelů v produkčních prostředích.

Azure Databricks poskytuje komplexní a škálovatelnou platformu pro vývoj a trénování modelů. Díky pracovnímu prostoru pro spolupráci, pokročilým možnostem zpracování dat a bezproblémové integraci s dalšími službami Azure je ideální volbou pro datové vědce a techniky, kteří chtějí vytvářet a nasazovat vysoce výkonné modely strojového učení.