Explorar o controle de versão e o gerenciamento do ciclo de vida do modelo
O gerenciamento do ciclo de vida dos modelos de machine learning ajuda a manter o desempenho do modelo, garantir a reprodutibilidade e facilitar a colaboração. O Azure Databricks, com sua integração com o MLflow, fornece uma solução abrangente para gerenciamento do ciclo de vida e controle de versão do modelo.
Usar o MLflow para gerenciamento do ciclo de vida
O MLflow é uma plataforma de software livre que simplifica o gerenciamento do ciclo de vida do aprendizado de máquina. Ele oferece vários componentes que ajudam a acompanhar experimentos, código de pacote e gerenciar versões de modelo:
- Acompanhamento: Parâmetros de log, métricas e artefatos de seus experimentos. Examine um registro detalhado do desempenho do modelo, facilitando a comparação de modelos diferentes e selecione o melhor.
- Projetos: Empacote seu código em um formato reutilizável e reproduzível. Você pode compartilhar facilmente projetos com outras pessoas, o que ajuda sua equipe a replicar seu trabalho.
- Modelos: Use o formato padrão para empacotar modelos de machine learning. Um formato padrão facilita a implantação de modelos em várias plataformas.
- Registro de modelos: Gerencie o ciclo de vida dos modelos de machine learning em um repositório centralizado. Registrar, fazer versões e acompanhar modelos e gerenciar estágios de modelo (como preparo e produção).
Usar o Catálogo do Unity para governança aprimorada
O Azure Databricks estende os recursos do MLflow com o Catálogo do Unity, o que fornece recursos aprimorados de governança e gerenciamento para modelos de machine learning:
- Controle de acesso centralizado: Garanta que somente os usuários autorizados possam acessar e modificar modelos.
- Auditoria e linhagem: Acompanhe a linhagem de modelos e mantenha um log de auditoria de todas as ações executadas neles. Isso ajuda a entender a história e a evolução dos modelos.
- Descoberta de modelo: Localize e reutilize modelos existentes em espaços de trabalho.
Explorar as práticas recomendadas para o controle de versão
Para gerenciar efetivamente o ciclo de vida de seus modelos no Azure Databricks, considere as práticas recomendadas a seguir.
Verifique se todos os experimentos são registrados consistentemente usando o MLflow Tracking. Ao acompanhar seus modelos no Azure Databricks, você tem um registro abrangente do desempenho do modelo que ajuda na reprodução em tempo, espaços de trabalho e plataformas.
Use o registro de modelo do MLflow para fazer a versão de seus modelos. Você também pode implementar o controle de versão para seu código integrando seu espaço de trabalho do Azure Databricks ao Git. Acompanhe diferentes versões de código e modelos para reverter facilmente para uma versão anterior, se necessário.
Use os recursos colaborativos do Azure Databricks e do Catálogo do Unity para facilitar o trabalho em equipe e garantir que todos os stakeholders tenham acesso aos modelos mais recentes.
É importante usar diferentes ambientes ou estágios. Desenvolva seus modelos em um ambiente de experimentação ou desenvolvimento e mova apenas códigos e modelos testados minuciosamente para seu ambiente de produção. Defina critérios claros para modelos de transição entre ambientes ou estágios.
Seguindo essas práticas e usando as ferramentas fornecidas pelo Azure Databricks e pelo MLflow, você pode gerenciar efetivamente o ciclo de vida de seus modelos de machine learning, garantindo que eles sejam robustos, reproduzíveis e prontos para produção.