Modelversiebeheer en levenscyclusbeheer verkennen
Het beheren van de levenscyclus van machine learning-modellen helpt bij het onderhouden van modelprestaties, het garanderen van reproduceerbaarheid en het faciliteren van samenwerking. Azure Databricks, met de integratie van MLflow, biedt een uitgebreide oplossing voor modelversiebeheer en levenscyclusbeheer.
MLflow gebruiken voor levenscyclusbeheer
MLflow is een opensource-platform dat het beheer van de levenscyclus van machine learning vereenvoudigt. Het biedt verschillende onderdelen waarmee experimenten, pakketcode en modelversies kunnen worden bijgehouden:
- Bijhouden: Logboekparameters, metrische gegevens en artefacten uit uw experimenten. Bekijk een gedetailleerd overzicht van de modelprestaties, zodat u gemakkelijker verschillende modellen kunt vergelijken en de beste kunt selecteren.
- Projecten: Uw code verpakken in een herbruikbare en reproduceerbare indeling. U kunt eenvoudig projecten delen met anderen, zodat uw team uw werk kan repliceren.
- Modellen: Gebruik de standaardindeling voor het verpakken van machine learning-modellen. Met een standaardindeling kunt u eenvoudig modellen implementeren op verschillende platforms.
- Modelregister: beheer de levenscyclus van uw machine learning-modellen in een gecentraliseerde opslagplaats. Registreer, versie en volg modellen en beheer modelfasen (zoals fasering, productie).
Unity Catalog gebruiken voor verbeterde governance
Azure Databricks breidt de mogelijkheden van MLflow uit met Unity Catalog, dat verbeterde beheer- en beheerfuncties biedt voor machine learning-modellen:
- Gecentraliseerd toegangsbeheer: zorg ervoor dat alleen geautoriseerde gebruikers modellen kunnen openen en wijzigen.
- Controle en herkomst: houd de herkomst van modellen bij en onderhoud een audittrail van alle acties die erop worden uitgevoerd. Dit helpt bij het begrijpen van de geschiedenis en evolutie van modellen.
- Modeldetectie: Bestaande modellen zoeken en hergebruiken in werkruimten.
Best practices voor modelversiebeheer verkennen
Houd rekening met de volgende aanbevolen procedures om de levenscyclus van uw modellen in Azure Databricks effectief te beheren.
Zorg ervoor dat alle experimenten consistent worden geregistreerd met MLflow Tracking. Door uw modellen in Azure Databricks bij te houden, beschikt u over een uitgebreid overzicht van modelprestaties waarmee u de reproduceerbaarheid in verschillende tijd, werkruimten en platforms kunt verbeteren.
Gebruik het MLflow-modelregister om uw modellen te versien. U kunt ook versiebeheer voor uw code implementeren door uw Azure Databricks-werkruimte te integreren met Git. Houd verschillende versies van code en modellen bij om zo nodig eenvoudig terug te keren naar een eerdere versie.
Gebruik de samenwerkingsfuncties van Azure Databricks en Unity Catalog om teamwork te vergemakkelijken en ervoor te zorgen dat alle belanghebbenden toegang hebben tot de nieuwste modellen.
Het is belangrijk om verschillende omgevingen of fasen te gebruiken. Ontwikkel uw modellen in een experimenteer- of ontwikkelomgeving en verplaats alleen grondig geteste code en modellen naar uw productieomgeving. Definieer duidelijke criteria voor het overstappen van modellen tussen omgevingen of fasen.
Door deze procedures te volgen en de hulpprogramma's van Azure Databricks en MLflow te gebruiken, kunt u de levenscyclus van uw machine learning-modellen effectief beheren, zodat ze robuust, reproduceerbaar en gereed zijn voor productie.