Modelontwikkeling verkennen

Voltooid

Wanneer u machine learning-modellen gaat ontwikkelen en trainen, kunt u Azure Databricks gebruiken omdat het krachtige gegevensverwerkingsmogelijkheden en een samenwerkingsomgeving biedt.

Laten we eerst de functies in Azure Databricks verkennen die u helpen tijdens het ontwikkelen en trainen van modellen. Daarna kunt u enkele functies verkennen die u en uw team helpen om efficiënt samen te werken.

Machine Learning-modellen ontwikkelen met Azure Databricks

Tijdens het ontwikkelen van modellen kunt u verschillende functies gebruiken die beschikbaar zijn in Azure Databricks om:

• Automatiseer algoritmeselectie en hyperparameterafstemming.
• Trainingsexperimenten voor modellen bijhouden.
• Machine Learning-modellen beheren.
• De prestaties en nauwkeurigheid van het model beoordelen.
• Implementeer en integreer uw model.

Laten we elk van deze functies verkennen.

Algoritmeselectie automatiseren

Tijdens de ontwikkeling wilt u experimenteren met verschillende algoritmen en hyperparameters om te begrijpen welke configuratie het beste machine learning-model oplevert.

Als u de selectie van algoritmen, afstemming van hyperparameters en modelevaluatie snel en eenvoudig wilt automatiseren, kunt u Geautomatiseerde Machine Learning (AutoML) gebruiken.

AutoML vereenvoudigt het modelontwikkelingsproces en stelt u in staat om u te richten op het interpreteren van resultaten en het nemen van gegevensgestuurde beslissingen.

Tip

Meer informatie over Azure Databricks AutoML.

Hyperparameterafstemming uitvoeren

Hyperparameterafstemming is een essentiële stap bij het optimaliseren van machine learning-modellen en Azure Databricks biedt hulpprogramma's om dit proces te stroomlijnen.

Naast het gebruik van AutoML om automatisch hyperparameterafstemming voor u uit te voeren, kunt u hyperopt ook gebruiken om efficiënt verschillende hyperparameterconfiguraties te verkennen en de best presterende modellen te identificeren.

Tip

Meer informatie over het afstemmen van hyperparameters in Azure Databricks.

Door modeltraining te optimaliseren via afstemming van hyperparameters, kunt u de nauwkeurigheid en prestaties van het model verbeteren.

Modeltraining bijhouden met experimenten

In Azure Databricks kunt u machine learning-modellen trainen en evalueren met behulp van populaire frameworks zoals scikit-learn, TensorFlow en PyTorch.

U kunt ook modellen trainen op een gedistribueerd computingcluster, waardoor de trainingstijd aanzienlijk wordt verkort wanneer u grote gegevenssets of rekenintensieve algoritmen gebruikt.

Als u modellen effectiever wilt ontwikkelen, kunt u de modellen bijhouden die u traint met behulp van experimenten via een integratie met MLflow, een opensource-framework voor het beheren van de volledige levenscyclus van machine learning.

MLflow biedt functionaliteiten voor het bijhouden van experimenten, verpakkingscode en het delen van modellen, waardoor reproduceerbaarheid en samenwerking tijdens het ontwikkelingsproces gewaarborgd zijn.

Een experiment bevat alle benodigde metagegevens om uw workload voor modeltraining te reproduceren, inclusief alle invoer en uitvoer. De uitvoer kan verschillende metrische gegevens en visualisatie bevatten om de prestaties van het model voor dat experiment te beoordelen. Wanneer u modeltraining bijhoudt, kunt u eenvoudig verschillende modellen vergelijken die u hebt getraind, met behulp van verschillende configuraties, om het model te vinden dat het beste bij uw behoeften past.

Tip

Meer informatie over het gebruik van MLflow voor machine learning-levenscyclusbeheer in Azure Databricks.

Efficiënt werken en samenwerken in Azure Databricks

Wanneer u Azure Databricks gebruikt voor de end-to-end levenscyclus van machine learning-workloads, kunt u profiteren van verschillende functies waarmee u efficiënter kunt werken en samenwerken.

Samenwerken aan code in een werkruimte

Azure Databricks biedt een samenwerkingswerkruimte waarin gegevenswetenschappers en technici kunnen samenwerken in een uniforme omgeving.

Het platform ondersteunt verschillende programmeertalen, waaronder Python, R, Scala en SQL, zodat u en uw teamleden uw favoriete hulpprogramma's en talen kunnen gebruiken. De samenwerkingsomgeving verbetert de productiviteit en bevordert teamwork, omdat u notebooks, visualisaties en inzichten kunt delen.

Uw code beheren met versiebeheer

Het gebruik van versiebeheer is essentieel voor het beheren van wijzigingen in uw code en het samenwerken met uw team.

Azure Databricks kan worden geïntegreerd met Git, zodat u uw notebooks en scripts kunt versiebeheer. Door uw Databricks-werkruimte te verbinden met een Git-opslagplaats, kunt u wijzigingen bijhouden, terugkeren naar eerdere versies en effectiever samenwerken met uw team.

Git-integratie instellen in Azure Databricks:

1. Verbinding maken met een Git-opslagplaats: ga in uw Databricks-werkruimte naar de User Settings Git-provider en configureer uw Git-provider (bijvoorbeeld GitHub, GitLab, Bitbucket). Verifieer met uw Git-referenties en maak verbinding met uw opslagplaats.
2. Een opslagplaats klonen: gebruik de Databricks-gebruikersinterface om een opslagplaats in uw werkruimte te klonen. Door te klonen naar een opslagplaats kunt u rechtstreeks in Databricks aan de code werken en wijzigingen doorvoeren in de opslagplaats.
3. Wijzigingen doorvoeren en pushen: nadat u wijzigingen hebt aangebracht in uw notebooks of scripts, gebruikt u de Git-integratie om uw wijzigingen door te voeren en naar de externe opslagplaats te pushen. Door de Git-integraties te gebruiken, zorgt u ervoor dat uw werk is geversied en waarvan een back-up is gemaakt.

Tip

Meer informatie over Git-integratie met Databricks Git-mappen.

Continue integratie en continue implementatie (CI/CD) implementeren

Azure Databricks ondersteunt CI/CD-procedures voor machine learning-modellen, zodat u de implementatie en bewaking van modellen kunt automatiseren. Door te integreren met hulpprogramma's zoals Azure DevOps en GitHub Actions, kunt u geautomatiseerde pijplijnen implementeren die ervoor zorgen dat modellen continu worden getest, gevalideerd en bijgewerkt. Deze mogelijkheid is essentieel voor het onderhouden van de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van modellen in productieomgevingen.

Azure Databricks biedt een uitgebreid en schaalbaar platform voor modelontwikkeling en -training. De werkruimte voor samenwerking, geavanceerde gegevensverwerkingsmogelijkheden en naadloze integratie met andere Azure-services maken het een ideale keuze voor gegevenswetenschappers en technici die machine learning-modellen met hoge prestaties willen bouwen en implementeren.