Esplorare lo sviluppo di modelli
Quando si inizia a sviluppare ed eseguire il training di modelli di Machine Learning, è possibile usare Azure Databricks perché offre potenti funzionalità di elaborazione dei dati e un ambiente collaborativo.
Si esaminino prima di tutto le funzionalità di Azure Databricks che consentono di eseguire lo sviluppo e il training del modello. In seguito, è possibile esplorare alcune funzionalità che consentono all'utente e al team di lavorare e collaborare in modo efficiente.
Sviluppare modelli di Machine Learning con Azure Databricks
Durante lo sviluppo di modelli, è possibile usare varie funzionalità disponibili in Azure Databricks per:
- Automatizzare la selezione dell'algoritmo e l'ottimizzazione degli iperparametri.
- Tenere traccia degli esperimenti di training del modello.
- Gestire modelli di Machine Learning.
- Valutare le prestazioni e l'accuratezza del modello.
- Distribuire e integrare il modello.
Verranno ora esaminate ognuna di queste funzionalità.
Automatizzare la selezione dell'algoritmo
Durante lo sviluppo, si vuole sperimentare diversi algoritmi e iperparametri per comprendere quali sono i risultati della configurazione nel modello di Machine Learning migliore.
Per automatizzare rapidamente e facilmente la selezione di algoritmi, ottimizzazione degli iperparametri e valutazione del modello, è possibile usare AutoML (Automated Machine Learning).
AutoML semplifica il processo di sviluppo del modello e consente di concentrarsi sull'interpretazione dei risultati e sulla decisione basata sui dati.
Suggerimento
Altre informazioni su Azure Databricks AutoML.
Esegui ottimizzazione degli iperparametri
L'ottimizzazione degli iperparametri è un passaggio fondamentale per ottimizzare i modelli di Machine Learning e Azure Databricks fornisce strumenti per semplificare questo processo.
Accanto all'uso di AutoML per eseguire automaticamente l'ottimizzazione degli iperparametri, è anche possibile usare Hyperopt per esplorare in modo efficiente diverse configurazioni degli iperparametri e identificare i modelli con prestazioni migliori.
Suggerimento
Altre informazioni sull'ottimizzazione degli iperparametri in Azure Databricks.
Ottimizzando il training del modello tramite l'ottimizzazione degli iperparametri, è possibile migliorare l'accuratezza e le prestazioni del modello.
Tenere traccia del training del modello con esperimenti
In Azure Databricks è possibile eseguire il training e valutare i modelli di Machine Learning usando framework comuni, ad esempio scikit-learn, TensorFlowe PyTorch.
È anche possibile eseguire il training dei modelli in un cluster di elaborazione distribuito, riducendo significativamente il tempo di training quando si usano set di dati di grandi dimensioni o algoritmi a elevato utilizzo di calcolo.
Per sviluppare modelli in modo più efficace, è possibile tenere traccia dei modelli di cui si esegue il training usando esperimenti tramite un'integrazione con MLflow, un framework open source per la gestione del ciclo di vita completo di Machine Learning.
MLflow offre funzionalità per tenere traccia degli esperimenti, creare pacchetti di codice e condividere modelli, garantendo riproducibilità e collaborazione durante il processo di sviluppo.
Un esperimento contiene tutti i metadati necessari per riprodurre il carico di lavoro di training del modello, inclusi tutti gli input e gli output. Gli output possono includere varie metriche e visualizzazioni per valutare le prestazioni del modello per tale esperimento. Quando si tiene traccia del training del modello, è possibile confrontare facilmente modelli diversi sottoposti a training, usando configurazioni diverse, per trovare il modello più adatto alle proprie esigenze.
Suggerimento
Altre informazioni sull'uso di MLflow per la gestione del ciclo di vita di Machine Learning in Azure Databricks.
Lavorare e collaborare in modo efficiente in Azure Databricks
Quando si usa Azure Databricks per il ciclo di vita end-to-end dei carichi di lavoro di Machine Learning, è possibile trarre vantaggio da varie funzionalità che consentono di lavorare e collaborare in modo più efficiente.
Collaborare al codice in un'area di lavoro
Azure Databricks offre un'area di lavoro collaborativa in cui i data scientist e i tecnici possono collaborare in un ambiente unificato.
La piattaforma supporta diversi linguaggi di programmazione, tra cui Python, R, Scala e SQL, consentendo all'utente e ai membri del team di usare gli strumenti e i linguaggi preferiti. L'ambiente collaborativo migliora la produttività e promuove il lavoro in team, in quanto è possibile condividere notebook, visualizzazioni e informazioni dettagliate.
Gestire il codice con il controllo della versione
L'uso del controllo della versione è essenziale per gestire le modifiche apportate al codice e collaborare con il team.
Azure Databricks si integra con Git, consentendo di eseguire la versione dei notebook e degli script. Connettendo l'area di lavoro di Databricks a un repository Git, è possibile tenere traccia delle modifiche, ripristinare le versioni precedenti e collaborare in modo più efficace con il team.
Per configurare l'integrazione git in Azure Databricks:
- Connettersi a un repository Git: Nell'area di lavoro di Databricks, passare a
User Settingse configurare il provider Git, ad esempio GitHub, GitLab, Bitbucket. Eseguire l'autenticazione con le credenziali Git e connettersi al repository. - Clonare un repository: Usare l'interfaccia utente di Databricks per clonare un repository nell'area di lavoro. La clonazione in un repository consente di lavorare sul codice direttamente all'interno di Databricks e di eseguire il commit delle modifiche nel repository.
- Eseguire il commit e il push delle modifiche: Dopo aver apportato modifiche ai notebook o agli script, usare l'integrazione Git per eseguire il commit e il push delle modifiche nel repository remoto. L'uso delle integrazioni Git garantisce che il lavoro sia sottoposto a controllo delle versioni e di cui è stato eseguito il backup.
Suggerimento
Altre informazioni sull'integrazione di Git con le cartelle Git di Databricks.
Implementare Integrazione continua e distribuzione continua (CI/CD)
Azure Databricks supporta le procedure CI/CD per i modelli di Machine Learning, consentendo di automatizzare la distribuzione e il monitoraggio dei modelli. Grazie all'integrazione con strumenti come Azure DevOps e GitHub Actions, è possibile implementare pipeline automatizzate che assicurano che i modelli vengano continuamente testati, convalidati e aggiornati. Questa funzionalità è essenziale per mantenere l'accuratezza e l'affidabilità dei modelli negli ambienti di produzione.
Azure Databricks offre una piattaforma completa e scalabile per lo sviluppo e il training dei modelli. L'area di lavoro collaborativa, le funzionalità avanzate di elaborazione dei dati e l'integrazione senza problemi con altri servizi di Azure costituiscono la scelta ideale per data scientist e tecnici che vogliono creare e distribuire modelli di Machine Learning ad alte prestazioni.