Découvrir le développement d’un modèle

Effectué

Lorsque vous commencez à développer et à entraîner des modèles Machine Learning, vous pouvez utiliser Azure Databricks, car il fournit de puissantes fonctionnalités de traitement des données et un environnement collaboratif.

Tout d’abord, examinons les fonctionnalités d’Azure Databricks qui vous aident lors du développement et de l’entraînement du modèle. Ensuite, vous pourrez explorer certaines fonctionnalités qui vous aideront, vous et votre équipe, à travailler et à collaborer efficacement.

Développer des modèles Machine Learning avec Azure Databricks

Pendant le développement du modèle, vous pouvez utiliser diverses fonctionnalités disponibles dans Azure Databricks pour :

• Automatiser la sélection des algorithmes et le réglage des hyperparamètres.
• Effectuer le suivi des expériences d’entraînement de modèle.
• Gérer les modèles Machine Learning.
• Évaluer les performances et la précision du modèle.
• Déployer et intégrer votre modèle.

Examinons chacune de ces fonctionnalités.

Automatiser la sélection des algorithmes

Pendant le développement, vous devez expérimenter différents algorithmes et hyperparamètres pour comprendre quelle configuration génère le meilleur modèle Machine Learning.

Pour automatiser rapidement et facilement la sélection d’algorithmes, le réglage des hyperparamètres et l’évaluation du modèle, vous pouvez utiliser le Machine Learning automatisé (AutoML).

AutoML simplifie le processus de développement de modèle et vous permet de vous concentrer sur l’interprétation des résultats et la prise de décision pilotée par les données.

Conseil

En savoir plus sur Azure Databricks AutoML.

Effectuer le réglage des hyperparamètres

L’optimisation des hyperparamètres est une étape essentielle de l’optimisation des modèles Machine Learning, et Azure Databricks fournit des outils pour simplifier ce processus.

Outre l'utilisation d'AutoML pour effectuer automatiquement le réglage des hyperparamètres, vous pouvez également utiliser Hyperopt pour explorer efficacement différentes configurations d'hyperparamètres et identifier les modèles les plus performants.

Conseil

En savoir plus sur le réglage des hyperparamètres dans Azure Databricks.

En optimisant l’entraînement du modèle par le biais du réglage des hyperparamètres, vous pouvez améliorer la précision et les performances du modèle.

Suivre l’entraînement de modèle à l'aide d'expériences

Dans Azure Databricks, vous pouvez entraîner et évaluer des modèles Machine Learning à l’aide d’infrastructures populaires tels que Scikit-learn, TensorFlowet PyTorch.

Vous pouvez également entraîner des modèles sur un cluster de calcul distribué, ce qui réduit considérablement le temps d’entraînement lorsque vous utilisez des jeux de données volumineux ou des algorithmes gourmands en calcul.

Pour développer plus efficacement des modèles, vous pouvez suivre les modèles que vous entraînez à l’aide d’expériences via une intégration à MLflow, une infrastructure open source pour gérer le cycle de vie complet du Machine Learning.

MLflow fournit des fonctionnalités pour le suivi des expériences, le code d’empaquetage et le partage de modèles, garantissant ainsi la reproductibilité et la collaboration tout au long du processus de développement.

Une expérience contient toutes les métadonnées nécessaires pour reproduire votre charge de travail d’entraînement de modèle, y compris toutes les entrées et sorties. Les sorties peuvent inclure différentes métriques et visualisations permettant d'évaluer les performances du modèle pour cette expérience. Lorsque vous effectuez le suivi de l’entraînement des modèles, vous pouvez facilement comparer différents modèles que vous avez entraînés, à l’aide de différentes configurations, pour trouver le modèle qui correspond le mieux à vos besoins.

Conseil

En savoir plus sur l’utilisation de MLflow pour la gestion du cycle de vie du Machine Learning dans Azure Databricks.

Travailler et collaborer efficacement dans Azure Databricks

Lorsque vous utilisez Azure Databricks pour le cycle de vie de bout en bout des charges de travail d'apprentissage automatique, vous pouvez bénéficier de diverses fonctionnalités qui vous permettent de travailler et de collaborer plus efficacement.

Collaborer sur du code dans un espace de travail

Azure Databricks offre un espace de travail collaboratif où les scientifiques des données et les ingénieurs peuvent travailler ensemble dans un environnement unifié.

La plateforme prend en charge différents langages de programmation, notamment Python, R, Scalaet SQL, ce qui vous permet, ainsi qu'aux membres de votre équipe, d'utiliser les outils et les langages de votre choix. L’environnement collaboratif améliore la productivité et favorise le travail d’équipe, car vous pouvez partager des notebooks, des visualisations et des insights.

Gérer votre code avec le contrôle de version

L’utilisation du contrôle de version est essentielle pour gérer les modifications apportées à votre code et collaborer avec votre équipe.

Azure Databricks s’intègre à Git, ce qui vous permet de versionner vos notebooks et vos scripts. En connectant votre espace de travail Databricks à un référentiel Git, vous pouvez suivre les modifications, revenir aux versions précédentes et collaborer plus efficacement avec votre équipe.

Pour configurer l’intégration Git dans Azure Databricks :

1. Se connecter à un référentiel Git : Dans votre espace de travail Databricks, accédez au User Settings et configurez votre fournisseur Git (par exemple, GitHub, GitLab, Bitbucket). Authentifiez-vous avec vos informations d’identification Git et connectez-vous à votre référentiel.
2. Cloner un référentiel : Utilisez l’interface utilisateur Databricks pour cloner un référentiel dans votre espace de travail. Le clonage vers un référentiel vous permet de travailler directement sur le code dans Databricks et de valider les modifications apportées au référentiel.
3. Valider et envoyer (push) les modifications : Après avoir apporté des modifications à vos notebooks ou scripts, utilisez l’intégration Git pour valider et envoyer vos modifications au référentiel distant. L’utilisation des intégrations Git garantit que votre travail est versionné et sauvegardé.

Conseil

En savoir plus sur l’intégration de Git aux dossiers Git Databricks.

Implémenter l’intégration continue et le déploiement continu (CI/CD)

Azure Databricks prend en charge les pratiques CI/CD pour les modèles Machine Learning, ce qui vous permet d’automatiser le déploiement et la surveillance des modèles. En intégrant des outils tels qu’Azure DevOps et GitHub Actions, vous pouvez implémenter des pipelines automatisés qui garantissent que les modèles sont testés, validés et mis à jour en continu. Cette fonctionnalité est essentielle pour maintenir la précision et la fiabilité des modèles dans les environnements de production.

Azure Databricks fournit une plateforme complète et évolutive pour le développement et l’entraînement de modèles. Son espace de travail collaboratif, ses fonctionnalités avancées de traitement des données et son intégration transparente à d’autres services Azure constituent un choix idéal pour les scientifiques des données et les ingénieurs qui cherchent à créer et déployer des modèles Machine Learning performants.