Exploración del control de versiones del modelo y la administración del ciclo de vida
La administración del ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático ayuda a mantener el rendimiento del modelo, garantizar la reproducibilidad y facilitar la colaboración. Azure Databricks, con su integración de MLflow, proporciona una solución completa para el control de versiones del modelo y la administración del ciclo de vida.
Uso de MLflow para la administración del ciclo de vida
MLflow es una plataforma de código abierto que simplifica la administración del ciclo de vida del aprendizaje automático. Ofrece varios componentes que ayudan a realizar un seguimiento de experimentos, código de paquete y administrar versiones del modelo:
- Seguimiento: Parámetros de registro, métricas y artefactos de los experimentos. Revisa un registro detallado del rendimiento del modelo, lo que facilita la comparación de diferentes modelos y selecciona el mejor.
- Proyectos: empaqueta tu código en un formato reutilizable y reproducible. Puedes compartir fácilmente proyectos con otros, lo que ayuda a tu equipo a replicar tu trabajo.
- Modelos: usa el formato estándar para empaquetar modelos de aprendizaje automático. Un formato estándar facilita la implementación de modelos en varias plataformas.
- Registro de modelos: administra el ciclo de vida de tus modelos de aprendizaje automático en un repositorio centralizado. Registro, versión y seguimiento de modelos y administre las fases del modelo (como almacenamiento provisional, producción).
Uso del catálogo de Unity para mejorar la gobernanza
Azure Databricks amplía las funcionalidades de MLflow con el catálogo de Unity, que proporciona características mejoradas de gobernanza y administración para modelos de Machine Learning:
- Control de acceso centralizado: asegúrate de que solo los usuarios autorizados puedan acceder a los modelos y modificarlos.
- Auditoría y linaje: realiza un seguimiento del linaje de los modelos y mantén una pista de auditoría de todas las acciones realizadas en ellos. Esto ayuda a comprender el historial y la evolución de los modelos.
- Detección de modelo: Busque y reutilice los modelos existentes en las áreas de trabajo.
Exploración de los procedimientos recomendados para el control de versiones de modelos
Para administrar eficazmente el ciclo de vida de los modelos en Azure Databricks, tenga en cuenta los procedimientos recomendados siguientes.
Asegúrese de que todos los experimentos se registran de forma coherente mediante el seguimiento de MLflow. Mediante el seguimiento de los modelos en Azure Databricks, tiene un registro completo del rendimiento del modelo que ayuda con la reproducibilidad en el tiempo, las áreas de trabajo y las plataformas.
Use el registro de modelos de MLflow para obtener una versión de los modelos. También puede implementar elcontrol de versiones para el código mediante la integración del área de trabajo de Azure Databricks con Git. Realice un seguimiento de las distintas versiones de código y modelos para revertir fácilmente a una versión anterior si es necesario.
Use las característicascolaborativas de Azure Databricks y Unity Catalog para facilitar el trabajo en equipo y asegurarse de que todas las partes interesadas tengan acceso a los modelos más recientes.
Es importante usar diferentes entornoso fases. Desarrolle los modelos en un entorno de experimentación o desarrollo y solo mueva código y modelos probados exhaustivamente al entorno de producción. Defina criterios claros para la transición de modelos entre entornos o fases.
Siguiendo estos procedimientos y usando las herramientas proporcionadas por Azure Databricks y MLflow, puede administrar eficazmente el ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático, lo que garantiza que son sólidos, reproducibles y listos para producción.