Explore o controle de versão do modelo e o gerenciamento do ciclo de vida
O gerenciamento do ciclo de vida dos modelos de aprendizado de máquina ajuda a manter o desempenho do modelo, garantindo a reprodutibilidade e facilitando a colaboração. O Azure Databricks, com sua integração do MLflow, fornece uma solução abrangente para controle de versão de modelo e gerenciamento do ciclo de vida.
Usar o MLflow para gerenciamento do ciclo de vida
O MLflow é uma plataforma de código aberto que simplifica o gerenciamento do ciclo de vida do aprendizado de máquina. Ele oferece vários componentes que ajudam a rastrear experimentos, empacotar código e gerenciar versões de modelo:
- Rastreamento: registre parâmetros, métricas e artefatos de seus experimentos. Analise um registro detalhado do desempenho do modelo, facilitando a comparação de diferentes modelos e a seleção do melhor.
- Projetos: Empacote seu código em um formato reutilizável e reproduzível. Você pode facilmente compartilhar projetos com outras pessoas, o que ajuda sua equipe a replicar seu trabalho.
- Modelos: Use o formato padrão para empacotar modelos de aprendizado de máquina. Um formato padrão facilita a implantação de modelos em várias plataformas.
- Registro de modelo: gerencie o ciclo de vida de seus modelos de aprendizado de máquina em um repositório centralizado. Registre, versione e acompanhe modelos e gerencie estágios do modelo (como preparação, produção).
Use o Unity Catalog para melhorar a governança
O Azure Databricks amplia os recursos do MLflow com o Unity Catalog, que fornece recursos aprimorados de governança e gerenciamento para modelos de aprendizado de máquina:
- Controle de acesso centralizado: certifique-se de que apenas usuários autorizados possam acessar e modificar modelos.
- Auditoria e linhagem: Acompanhe a linhagem de modelos e mantenha uma trilha de auditoria de todas as ações realizadas neles. Isso ajuda a entender a história e a evolução dos modelos.
- Descoberta de modelos: localize e reutilize modelos existentes em espaços de trabalho.
Explore as práticas recomendadas para controle de versão de modelos
Para gerir eficazmente o ciclo de vida dos seus modelos no Azure Databricks, considere as seguintes práticas recomendadas.
Certifique-se de que todos os experimentos sejam 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 reprodutibilidade ao longo do tempo, espaços de trabalho e plataformas.
Use o registro do modelo 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 com o Git. Acompanhe as diferentes versões de código e modelos para reverter facilmente para uma versão anterior, se necessário.
Use os recursos colaborativos do Azure Databricks e do Unity Catalog para facilitar o trabalho em equipe e garantir que todas as partes interessadas 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 completamente testados para seu ambiente de produção. Defina critérios claros para a transição de modelos entre ambientes ou estágios.
Seguindo essas práticas e usando as ferramentas fornecidas pelo Azure Databricks e MLflow, você pode gerenciar efetivamente o ciclo de vida de seus modelos de aprendizado de máquina, garantindo que eles sejam robustos, reproduzíveis e prontos para produção.