Eksplorowanie tworzenia modeli

Ukończone

Podczas tworzenia i trenowania modeli uczenia maszynowego możesz użyć usługi Azure Databricks, ponieważ zapewnia zaawansowane możliwości przetwarzania danych i środowisko współpracy.

Najpierw przyjrzyjmy się funkcjom usługi Azure Databricks, które ułatwiają tworzenie i trenowanie modeli. Następnie możesz zapoznać się z niektórymi funkcjami, które ułatwiają Ci i zespołowi pracę i wydajną współpracę.

Opracowywanie modeli uczenia maszynowego za pomocą usługi Azure Databricks

Podczas opracowywania modelu można używać różnych funkcji dostępnych w usłudze Azure Databricks, aby:

• Automatyzowanie wybierania algorytmów i dostrajania hiperparametrów.
• Śledzenie eksperymentów trenowania modelu.
• Zarządzanie modelami uczenia maszynowego.
• Ocena wydajności i dokładności modelu.
• Wdrażanie i integrowanie modelu.

Przyjrzyjmy się każdej z tych funkcji.

Automatyzowanie wyboru algorytmu

Podczas opracowywania chcesz eksperymentować z różnymi algorytmami i hiperparametrami, aby zrozumieć, które wyniki konfiguracji są najlepszym modelem uczenia maszynowego.

Aby szybko i łatwo zautomatyzować wybór algorytmów, dostrajania hiperparametrów i oceny modelu, możesz użyć zautomatyzowanego uczenia maszynowego (AutoML).

Rozwiązanie AutoML upraszcza proces tworzenia modelu i umożliwia skoncentrowanie się na interpretowaniu wyników i podejmowaniu decyzji opartej na danych.

Napiwek

Dowiedz się więcej o usłudze Azure Databricks AutoML.

Wykonywanie dostrajania hiperparametrów

Dostrajanie hiperparametryczne to krytyczny krok w optymalizacji modeli uczenia maszynowego, a usługa Azure Databricks udostępnia narzędzia usprawniające ten proces.

Obok używania rozwiązania AutoML do automatycznego dostrajania hiperparametrów można również użyć funkcji Hyperopt do wydajnego eksplorowania różnych konfiguracji hiperparametrów i identyfikowania najlepszych modeli.

Napiwek

Dowiedz się więcej o dostrajaniu hiperparametrów w usłudze Azure Databricks.

Optymalizowanie trenowania modelu za pomocą dostrajania hiperparametrów pozwala zwiększyć dokładność i wydajność modelu.

Śledzenie trenowania modelu przy użyciu eksperymentów

W usłudze Azure Databricks możesz trenować i oceniać modele uczenia maszynowego przy użyciu popularnych struktur, takich jak scikit-learn, TensorFlow i PyTorch.

Modele można również trenować w klastrze przetwarzania rozproszonego, co znacznie skraca czas trenowania w przypadku używania dużych zestawów danych lub algorytmów intensywnie korzystających z obliczeń.

Aby efektywniej opracowywać modele, możesz śledzić trenowane modele przy użyciu eksperymentów za pomocą integracji z platformą MLflow, platformą typu open source do zarządzania pełnym cyklem życia uczenia maszynowego.

Platforma MLflow udostępnia funkcje śledzenia eksperymentów, tworzenia kodu pakowania i udostępniania modeli, zapewniając powtarzalność i współpracę w całym procesie programowania.

Eksperyment zawiera wszystkie metadane niezbędne do odtworzenia obciążenia trenowania modelu, w tym wszystkie dane wejściowe i wyjściowe. Dane wyjściowe mogą zawierać różne metryki i wizualizacje, aby ocenić wydajność modelu dla tego eksperymentu. Podczas śledzenia trenowania modelu można łatwo porównać różne trenowane modele przy użyciu różnych konfiguracji, aby znaleźć model, który najlepiej odpowiada Twoim potrzebom.

Napiwek

Dowiedz się więcej o korzystaniu z platformy MLflow na potrzeby zarządzania cyklem życia uczenia maszynowego w usłudze Azure Databricks.

Wydajna praca i współpraca w usłudze Azure Databricks

Jeśli używasz usługi Azure Databricks do kompleksowego cyklu życia obciążeń uczenia maszynowego, możesz korzystać z różnych funkcji, które umożliwiają pracę i współpracę wydajniejszą.

Współpraca nad kodem w obszarze roboczym

Usługa Azure Databricks oferuje obszar roboczy współpracy, w którym analitycy danych i inżynierowie mogą współpracować w ujednoliconym środowisku.

Platforma obsługuje różne języki programowania, w tym Python, R, Scala i SQL, umożliwiając tobie i członkom zespołu korzystanie z preferowanych narzędzi i języków. Środowisko współpracy zwiększa produktywność i wspiera pracę zespołową, ponieważ można udostępniać notesy, wizualizacje i szczegółowe informacje.

Zarządzanie kodem za pomocą kontroli wersji

Korzystanie z kontroli wersji jest niezbędne do zarządzania zmianami w kodzie i współpracy z zespołem.

Usługa Azure Databricks integruje się z usługą Git, umożliwiając przechowywanie wersji notesów i skryptów. Łącząc obszar roboczy usługi Databricks z repozytorium Git, możesz śledzić zmiany, przywracać poprzednie wersje i efektywniej współpracować z zespołem.

Aby skonfigurować integrację usługi Git w usłudze Azure Databricks:

1. Połącz się z repozytorium Git: w obszarze roboczym usługi Databricks przejdź do User Settings dostawcy usługi Git i skonfiguruj go (na przykład GitHub, GitLab, Bitbucket). Uwierzytelnij się przy użyciu poświadczeń usługi Git i połącz się z repozytorium.
2. Sklonuj repozytorium: użyj interfejsu użytkownika usługi Databricks, aby sklonować repozytorium do obszaru roboczego. Klonowanie do repozytorium umożliwia pracę nad kodem bezpośrednio w usłudze Databricks i zatwierdzanie zmian z powrotem do repozytorium.
3. Zatwierdzanie i wypychanie zmian: po wprowadzeniu zmian w notesach lub skryptach użyj integracji z usługą Git, aby zatwierdzić i wypchnąć zmiany do repozytorium zdalnego. Korzystanie z integracji z usługą Git zapewnia, że praca jest wersjonowana i wykonywana kopia zapasowa.

Napiwek

Dowiedz się więcej o integracji usługi Git z folderami Git usługi Databricks.

Implementowanie ciągłej integracji i ciągłego wdrażania (CI/CD)

Usługa Azure Databricks obsługuje praktyki ciągłej integracji/ciągłego wdrażania dla modeli uczenia maszynowego, umożliwiając automatyzowanie wdrażania i monitorowania modeli. Dzięki integracji z narzędziami, takimi jak Azure DevOps i GitHub Actions, można zaimplementować zautomatyzowane potoki, które zapewniają ciągłe testowanie, weryfikowanie i aktualizowanie modeli. Ta funkcja jest niezbędna do utrzymania dokładności i niezawodności modeli w środowiskach produkcyjnych.

Usługa Azure Databricks oferuje kompleksową i skalowalną platformę do tworzenia i trenowania modeli. Jej obszar roboczy współpracy, zaawansowane możliwości przetwarzania danych i bezproblemowa integracja z innymi usługami platformy Azure sprawiają, że jest to idealny wybór dla analityków danych i inżynierów, którzy chcą tworzyć i wdrażać modele uczenia maszynowego o wysokiej wydajności.