Explore o desenvolvimento de modelos

Concluído

Ao começar a desenvolver e treinar modelos de aprendizado de máquina, você pode usar o Azure Databricks, pois ele fornece recursos poderosos de processamento de dados e um ambiente colaborativo.

Primeiro, vamos explorar os recursos do Azure Databricks que ajudam você durante o desenvolvimento e o treinamento do modelo. Depois, você pode explorar alguns recursos que ajudam você e sua equipe a trabalhar e colaborar de forma eficiente.

Desenvolver modelos de aprendizagem automática com o Azure Databricks

Durante o desenvolvimento do modelo, você pode usar vários recursos disponíveis no Azure Databricks para:

• Automatize a seleção de algoritmos e o ajuste de hiperparâmetros.
• Acompanhe experimentos de treinamento de modelos.
• Gerencie modelos de aprendizado de máquina.
• Avalie o desempenho e a precisão do modelo.
• Implante e integre seu modelo.

Vamos explorar cada um desses recursos.

Automatize a seleção de algoritmos

Durante o desenvolvimento, você deseja experimentar diferentes algoritmos e hiperparâmetros para entender qual configuração resulta no melhor modelo de aprendizado de máquina.

Para automatizar rápida e facilmente a seleção de algoritmos, o ajuste de hiperparâmetros e a avaliação de modelos, você pode usar o Automated Machine Learning (AutoML).

O AutoML simplifica o processo de desenvolvimento de modelos e permite que você se concentre na interpretação de resultados e na tomada de decisões baseadas em dados.

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Saiba mais sobre o Azure Databricks AutoML.

Executar ajuste de hiperparâmetros

O ajuste de hiperparâmetros é uma etapa crítica na otimização de modelos de aprendizado de máquina, e o Azure Databricks fornece ferramentas para simplificar esse processo.

Além de usar o AutoML para executar automaticamente o ajuste de hiperparâmetros, você também pode usar o Hyperopt para explorar com eficiência diferentes configurações de hiperparâmetros e identificar os modelos com melhor desempenho.

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Saiba mais sobre o ajuste de hiperparâmetros no Azure Databricks.

Ao otimizar o treinamento do modelo por meio do ajuste de hiperparâmetros, você pode melhorar a precisão e o desempenho do modelo.

Acompanhe o treinamento de modelos com experimentos

No Azure Databricks, você pode treinar e avaliar modelos de aprendizado de máquina 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 quando você usa grandes conjuntos de dados ou algoritmos de computação intensiva.

Para desenvolver modelos de forma mais eficaz, você pode acompanhar os modelos treinados usando experimentos por meio de uma integração com MLflow, uma estrutura de código aberto para gerenciar todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina.

O MLflow fornece funcionalidades para rastrear experimentos, código de embalagem e modelos de compartilhamento, garantindo reprodutibilidade e colaboração durante todo o processo de desenvolvimento.

Um experimento contém todos os metadados necessários para reproduzir sua carga de trabalho de treinamento do modelo, incluindo todas as entradas e saídas. Os resultados podem incluir várias métricas e visualização para avaliar o desempenho do modelo para esse experimento. Ao acompanhar o treinamento de modelos, você pode comparar facilmente diferentes modelos que treinou, usando diferentes configurações, para encontrar o modelo que melhor atende às suas necessidades.

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Saiba mais sobre como usar o MLflow para gerenciamento do ciclo de vida do aprendizado de máquina no Azure Databricks.

Trabalhe e colabore de forma eficiente no Azure Databricks

Quando utiliza o Azure Databricks para o ciclo de vida completo de cargas de trabalho de aprendizagem automática, pode beneficiar de várias funcionalidades que lhe permitem trabalhar e colaborar de forma mais eficiente.

Colaborar em código em um espaço de trabalho

O Azure Databricks oferece um espaço de trabalho colaborativo onde cientistas e engenheiros de dados podem trabalhar juntos em um ambiente unificado.

A plataforma suporta várias linguagens de programação, incluindo Python, R, Scala e SQL, permitindo que você e os membros da sua equipe usem suas ferramentas e linguagens preferidas. O ambiente colaborativo aumenta a produtividade e promove o trabalho em equipe, pois você pode compartilhar blocos de anotações, visualizações e insights.

Gerencie seu código com controle de versão

Usar o controle de versão é essencial para gerenciar alterações em seu código e colaborar com sua equipe.

O Azure Databricks integra-se com o Git, permitindo-lhe fazer a versão dos seus blocos de notas e scripts. Ao conectar seu espaço de trabalho Databricks a um repositório Git, você pode controlar alterações, reverter para versões anteriores e colaborar de forma mais eficaz com sua equipe.

Para configurar a integração do Git no Azure Databricks:

1. Conectar-se a um repositório Git: em seu espaço de trabalho Databricks, vá para o User Settings e configure seu provedor Git (por exemplo, GitHub, GitLab, Bitbucket). Autentique-se com suas credenciais do Git e conecte-se ao repositório.
2. Clone um repositório: use a interface do usuário do Databricks para clonar um repositório em seu espaço de trabalho. A clonagem para um repositório permite que você trabalhe no código diretamente no Databricks e confirme as alterações de volta ao repositório.
3. Confirmar e enviar alterações: depois de fazer alterações em seus blocos de anotações ou scripts, use a integração do Git para confirmar e enviar suas alterações para o repositório remoto. Usar as integrações do Git garante que seu trabalho seja versionado e copiado.

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Saiba mais sobre a integração do Git com as pastas Databricks Git.

Implementar Integração Contínua e Implantação Contínua (CI/CD)

O Azure Databricks dá suporte a práticas de CI/CD para modelos de aprendizado de máquina, permitindo que você automatize a implantação e o monitoramento de modelos. Ao integrar com ferramentas como o Azure DevOps e o GitHub Actions, você pode implementar pipelines automatizados que garantem que os modelos sejam continuamente testados, validados e atualizados. Essa capacidade é essencial para manter a precisão e a confiabilidade dos modelos em ambientes de produção.

O Azure Databricks fornece uma plataforma abrangente e escalável para desenvolvimento e treinamento de modelos. Seu espaço de trabalho colaborativo, recursos avançados de processamento de dados e integração perfeita com outros serviços do Azure o tornam uma escolha ideal para cientistas de dados e engenheiros que desejam criar e implantar modelos de aprendizado de máquina de alto desempenho.