Explorar o desenvolvimento de modelos
Ao começar a desenvolver e treinar modelos de machine learning, você poderá usar o Azure Databricks, pois ele fornece recursos avançados de processamento de dados e um ambiente colaborativo.
Primeiro, vamos explorar os recursos no Azure Databricks que ajudam você durante o desenvolvimento e treinamento de modelos. Depois, você poderá explorar alguns recursos que ajudam você e sua equipe a trabalhar e colaborar com eficiência.
Desenvolver modelos de machine learning com o Azure Databricks
Durante o desenvolvimento de modelos, você poderá usar vários recursos disponíveis no Azure Databricks para:
- Automatizar a seleção de algoritmos e o ajuste de hiperparâmetro.
- Acompanhar os experimentos de treinamento de modelos.
- Gerenciar os modelos de machine learning.
- Avaliar o desempenho e a precisão do modelo.
- Implantar e integrar seu modelo.
Vamos explorar cada um desses recursos.
Automatizar a seleção de algoritmo
Durante o desenvolvimento, você quer experimentar diferentes algoritmos e hiperparâmetros para entender qual configuração resulta no melhor modelo de machine learning.
Para automatizar de forma rápida e fácil a seleção de algoritmos, o ajuste de hiperparâmetros e a avaliação de modelos, você pode usar o AutoML (Machine learning automatizado).
O AutoML simplifica o processo de desenvolvimento de modelos e permite que você se concentre na interpretação de resultados e na tomada de decisões controladas por dados.
Dica
Saiba mais sobre o AutoML do Azure Databricks.
Executar o ajuste de hiperparâmetro
O ajuste de hiperparâmetro é uma etapa crítica na otimização de modelos de machine learning e o Azure Databricks fornece ferramentas para simplificar esse processo.
Além de usar o AutoML para executar automaticamente o ajuste de hiperparâmetros para você, você também pode usar o Hyperopt para explorar com eficiência diferentes configurações de hiperparâmetros e identificar os modelos com melhor desempenho.
Dica
Saiba mais sobre o ajuste de hiperparâmetro no Azure Databricks.
Ao otimizar o treinamento de modelo por meio do ajuste de hiperparâmetro, você poderá aprimorar a precisão e o desempenho do modelo.
Acompanhar o treinamento de modelos com experimentos
No Azure Databricks, você pode treinar e avaliar modelos de machine learning usando estruturas populares, como scikit-learn, TensorFlow e PyTorch.
Você também pode treinar modelos em cluster de computação distribuída, reduzindo significativamente o tempo de treinamento ao usar grandes conjuntos de dados ou algoritmos com uso intensivo de computação.
Para desenvolver modelos com mais eficiência, você pode acompanhar os modelos treinados usando experimentos por meio de uma integração com o MLflow, uma estrutura de código aberto para gerenciar o ciclo de vida completo do aprendizado de máquina.
O MLflow fornece funcionalidades para acompanhar experimentos, empacotar código e compartilhar modelos, garantindo reprodutibilidade e colaboração em todo o processo de desenvolvimento.
Um experimento contém todos os metadados necessários para reproduzir a carga de trabalho de treinamento do modelo, incluindo todas as entradas e saídas. As saídas podem incluir várias métricas e visualização para avaliar o desempenho do modelo para esse experimento. Ao acompanhar o treinamento de modelos, você poderá comparar facilmente diferentes modelos treinados, usando configurações diferentes para encontrar o modelo que melhor atenda às suas necessidades.
Dica
Saiba mais sobre como usar o MLflow para gerenciamento do ciclo de vida do aprendizado de máquina no Azure Databricks.
Trabalhar e colaborar com eficiência no Azure Databricks
Ao usar o Azure Databricks para o ciclo de vida de ponta a ponta de cargas de trabalho do aprendizado de máquina, você poderá se beneficiar de vários recursos que permitem trabalhar e colaborar com mais eficiência.
Colaborar no código em um workspace
O Azure Databricks oferece um workspace colaborativo no qual cientistas de dados e engenheiros podem trabalhar juntos em um ambiente unificado.
A plataforma dá suporte a várias linguagens de programação, incluindo Python, R, Scala e SQL, permitindo que você e seus membros da equipe usem suas ferramentas e linguagens preferidas. O ambiente colaborativo melhora a produtividade e promove o trabalho em equipe, pois você pode compartilhar notebooks, visualizações e insights.
Gerencie seu código com controle de versão
Usar controle de versão é essencial para gerenciar as alterações no código e colaborar com sua equipe.
O Azure Databricks integra-se ao Git, permitindo que você controle a versão de seus notebooks e scripts. Ao conectar seu workspace do Databricks a um repositório Git, você poderá controlar as alterações, reverter para as versões anteriores e colaborar de forma mais eficaz com sua equipe.
Para configurar a integração do Git no Azure Databricks:
- Conecte-se a um repositório Git: No workspace do Databricks, vá para o
User Settingse configure seu provedor Git (por exemplo, GitHub, GitLab, Bitbucket). Autentique-se com suas credenciais do Git e conecte-se ao repositório. - Clone um repositório: Use a interface do usuário do Databricks para clonar um repositório em seu workspace. A clonagem em um repositório permite que você trabalhe no código diretamente no Databricks e confirme as alterações no repositório.
- Confirmar e enviar por push as alterações: Depois de fazer alterações em seus notebooks ou scripts, use a integração do Git para confirmar e enviar suas alterações por push para o repositório remoto. O uso das integrações do Git garante que seu trabalho tenha controle de versão e backup.
Dica
Saiba mais sobre a integração do Git com as pastas Git do Databricks.
Implementar CI/CD (Integração contínua e entrega contínua)
O Azure Databricks dá suporte a práticas de CI/CD para modelos de machine learning, permitindo automatizar a implantação e o monitoramento de modelos. Ao integrar-se com ferramentas como o Azure DevOps e o GitHub Actions, você poderá implementar pipelines automatizados que garantem que os modelos sejam continuamente testados, validados e atualizados. Essa funcionalidade é essencial para manter a precisão e a confiabilidade dos modelos em ambientes de produção.
O Azure Databricks fornece uma plataforma abrangente e escalonável para desenvolvimento e treinamento de modelos. Seu workspace colaborativo, recursos avançados de processamento de dados e integração perfeita com outros serviços do Azure fazem dele uma opção ideal para cientistas de dados e engenheiros que buscam criar e implantar modelos de machine learning de alto desempenho.