Exploración del desarrollo de modelos
Al iniciar a desarrollar y entrenar modelos de aprendizaje automático, puede usar Azure Databricks, ya que proporciona eficaces funcionalidades de procesamiento de datos y un entorno de colaboración.
En primer lugar, vamos a explorar las características de Azure Databricks que le ayudan durante el desarrollo y el entrenamiento del modelo. Después, puede explorar algunas características que le ayudarán a usted y a su equipo a trabajar y colaborar de forma eficaz.
Desarrollo de modelos de aprendizaje automático con Azure Databricks
Durante el desarrollo de modelos, puede usar varias características disponibles en Azure Databricks para:
- Automatice la selección de algoritmos y el ajuste de hiperparámetros.
- Realizar un seguimiento de los experimentos de entrenamiento del modelo.
- Administrar modelos de aprendizaje automático.
- Evaluar el rendimiento y la precisión del modelo.
- Implemente e integre el modelo.
Vamos a explorar cada una de estas características.
Automatización de la selección de algoritmos
Durante el desarrollo, quiere experimentar con distintos algoritmos e hiperparámetros para comprender qué configuración da como resultado el mejor modelo de aprendizaje automático.
Para automatizar de forma rápida y sencilla la selección de algoritmos, ajuste de hiperparámetros y evaluación del modelo, puede usar Aprendizaje automático automatizado (AutoML).
AutoML simplifica el proceso de desarrollo del modelo y le habilita centrarse en interpretar los resultados y tomar decisiones controladas por datos.
Sugerencia
Obtenga más información sobre Azure Databricks AutoML.
Realizar el ajuste de hiperparámetros
El ajuste de hiperparámetros es un paso fundamental para optimizar los modelos de aprendizaje automático y Azure Databricks proporciona herramientas para simplificar este proceso.
Junto a usar AutoML para realizar automáticamente el ajuste de hiperparámetros, también puede usar Hyperopt para explorar de forma eficaz diferentes configuraciones de hiperparámetros e identificar los modelos de mejor rendimiento.
Sugerencia
Obtenga más información sobre Ajuste de hiperparámetros en Azure Databricks.
Al optimizar el entrenamiento del modelo mediante el ajuste de hiperparámetros, puede mejorar la precisión y el rendimiento del modelo.
Seguimiento del entrenamiento del modelo con experimentos
En Azure Databricks, puede entrenar y evaluar modelos de aprendizaje automático mediante marcos populares, como scikit-learn, TensorFlowy PyTorch.
También puede entrenar modelos en clústeres de computación distribuida, lo que reduce significativamente el tiempo de entrenamiento cuando se usan grandes conjuntos de datos o algoritmos de proceso intensivo.
Para desarrollar modelos de forma más eficaz, puede realizar un seguimiento de los modelos que entrena mediante experimentos a través de una integración con MLflow, un marco de código abierto para administrar el ciclo de vida completo de aprendizaje automático.
MLflow proporciona funcionalidades para el seguimiento de experimentos, el código de empaquetado y los modelos de uso compartido, lo que garantiza la reproducibilidad y la colaboración en todo el proceso de desarrollo.
Un experimento contiene todos los metadatos necesarios para reproducir la carga de trabajo de entrenamiento del modelo, incluidas todas las entradas y salidas. Las salidas pueden incluir varias métricas y visualización para evaluar el rendimiento del modelo para ese experimento. Al realizar un seguimiento del entrenamiento del modelo, puede comparar fácilmente diferentes modelos entrenados, mediante configuraciones diferentes, para encontrar el modelo que mejor se adapte a sus necesidades.
Sugerencia
Obtenga más información acerca del uso de MLflow para la administración del ciclo de vida del aprendizaje automático en Azure Databricks.
Trabajar y colaborar de forma eficaz en Azure Databricks
Al usar Azure Databricks para el ciclo de vida completo de las cargas de trabajo de aprendizaje automático, puede beneficiarse de varias características que le permiten trabajar y colaborar de forma más eficaz.
Colaboración en el código de un área de trabajo
Azure Databricks ofrece un área de trabajo colaborativa en la que los científicos de datos e ingenieros pueden trabajar juntos en un entorno unificado.
La plataforma admite varios lenguajes de programación, como Python, R, Scalay SQL, lo que le permite a usted y a los miembros del equipo usar sus herramientas y lenguajes preferidos. El entorno colaborativo mejora la productividad y fomenta el trabajo en equipo, ya que puede compartir cuadernos, visualizaciones e información.
Administración del código con control de versiones
El uso de control de versiones es esencial para administrar los cambios en el código y colaborar con su equipo.
Azure Databricks se integra con Git, lo que le permite crear versiones de los cuadernos y scripts. Al conectar el área de trabajo de Databricks a un repositorio de Git, puede realizar un seguimiento de los cambios, revertir a versiones anteriores y colaborar de forma más eficaz con el equipo.
Para configurar la integración de Git en Azure Databricks:
- Conectarse a un repositorio de Git: En el área de trabajo de Databricks, vaya al
User Settingsy configure el proveedor de Git (por ejemplo, GitHub, GitLab, Bitbucket). Autentíquese con sus credenciales de Git y conéctese al repositorio. - Clonar un repositorio: Use la interfaz de usuario de Databricks para clonar un repositorio en el área de trabajo. La clonación en un repositorio permite trabajar en el código directamente dentro de Databricks y confirmar los cambios en el repositorio.
- Confirmar e insertar cambios: Después de realizar cambios en los cuadernos o scripts, use la integración de Git para confirmar e insertar los cambios en el repositorio remoto. El uso de las integraciones de Git garantiza que el trabajo se controle y realice una copia de seguridad.
Sugerencia
Obtenga más información acerca de la integración de Git con carpetasde Git de Databricks.
Implementar la integración continua y la implementación continua (CI/CD)
Azure Databricks admite prácticas de CI/CD para modelos de aprendizaje automático, lo que le permite automatizar la implementación y la supervisión de modelos. Mediante la integración con herramientas como Azure DevOps y Acciones de GitHub, puede implementar canalizaciones automatizadas que garantizan que los modelos se prueben, validen y actualicen continuamente. Esta funcionalidad es esencial para mantener la precisión y confiabilidad de los modelos en entornos de producción.
Azure Databricks proporciona una plataforma completa y escalable para el desarrollo y el entrenamiento de modelos. Su área de trabajo colaborativa, funcionalidades avanzadas de procesamiento de datos e integración perfecta con otros servicios de Azure lo convierten en una opción ideal para los científicos de datos e ingenieros que buscan compilar e implementar modelos de aprendizaje automático de alto rendimiento.