Eksplorowanie zarządzania wersjami i cyklem życia modelu
Zarządzanie cyklem życia modeli uczenia maszynowego pomaga zachować wydajność modelu, zapewnić powtarzalność i ułatwić współpracę. Usługa Azure Databricks wraz z integracją rozwiązania MLflow zapewnia kompleksowe rozwiązanie do zarządzania wersjami modeli i cyklem życia.
Zarządzanie cyklem życia przy użyciu biblioteki MLflow
MLflow to platforma typu open source, która upraszcza zarządzanie cyklem życia uczenia maszynowego. Oferuje kilka składników, które ułatwiają śledzenie eksperymentów, kodu pakietu i zarządzanie wersjami modelu:
- Śledzenie: parametry dziennika, metryki i artefakty z eksperymentów. Przejrzyj szczegółowy rekord wydajności modelu, ułatwiając porównywanie różnych modeli i wybieranie najlepszego.
- Projekty: spakuj kod w formacie wielokrotnego użytku i powtarzalnym. Możesz łatwo udostępniać projekty innym osobom, które ułatwiają zespołowi replikowanie pracy.
- Modele: użyj standardowego formatu do tworzenia pakietów modeli uczenia maszynowego. Standardowy format ułatwia wdrażanie modeli na różnych platformach.
- Rejestr modeli: zarządzanie cyklem życia modeli uczenia maszynowego w scentralizowanym repozytorium. Rejestrowanie, przechowywanie wersji i śledzenie modeli oraz zarządzanie etapami modelu (takimi jak przejściowe, produkcyjne).
Korzystanie z wykazu aparatu Unity w celu zapewnienia rozszerzonego ładu
Usługa Azure Databricks rozszerza możliwości biblioteki MLflow z katalogiem aparatu Unity, która udostępnia ulepszone funkcje zapewniania ładu i zarządzania dla modeli uczenia maszynowego:
- Scentralizowana kontrola dostępu: upewnij się, że tylko autoryzowani użytkownicy mogą uzyskiwać dostęp do modeli i modyfikować je.
- Inspekcja i pochodzenie: śledzenie pochodzenia modeli i utrzymywanie dziennika inspekcji wszystkich wykonanych na nich akcji. Pomaga to zrozumieć historię i ewolucję modeli.
- Odnajdywanie modeli: znajdowanie i ponowne używanie istniejących modeli w obszarach roboczych.
Zapoznaj się z najlepszymi rozwiązaniami dotyczącymi przechowywania wersji modelu
Aby skutecznie zarządzać cyklem życia modeli w usłudze Azure Databricks, rozważ następujące najlepsze rozwiązania.
Upewnij się, że wszystkie eksperymenty są stale rejestrowane przy użyciu śledzenia MLflow. Śledząc modele w usłudze Azure Databricks, masz kompleksowy rejestr wydajności modelu, który pomaga w powtarzalności w czasie, obszarach roboczych i platformach.
Użyj rejestru modeli MLflow do obsługi wersji modeli. Możesz również zaimplementować kontrolę wersji kodu, integrując obszar roboczy usługi Azure Databricks z usługą Git. Śledź różne wersje kodu i modeli, aby w razie potrzeby łatwo przywrócić poprzednią wersję.
Korzystaj z funkcji współpracy usług Azure Databricks i Unity Catalog, aby ułatwić pracę zespołową i zapewnić wszystkim uczestnikom projektu dostęp do najnowszych modeli.
Ważne jest, aby używać różnych środowisk lub etapów. Twórz modele w środowisku eksperymentowania lub programowania i przenoś tylko dokładnie przetestowany kod i modele do środowiska produkcyjnego. Zdefiniuj jasne kryteria przenoszenia modeli między środowiskami lub etapami.
Postępując zgodnie z tymi rozwiązaniami i korzystając z narzędzi dostarczanych przez usługę Azure Databricks i MLflow, możesz skutecznie zarządzać cyklem życia modeli uczenia maszynowego, zapewniając ich niezawodność, powtarzalność i gotowość do produkcji.