Изучение разработки моделей

  • 9 мин

При разработке и обучении моделей машинного обучения можно использовать Azure Databricks, так как он предоставляет мощные возможности обработки данных и совместную среду.

Во-первых, давайте рассмотрим функции в Azure Databricks, которые помогут вам во время разработки и обучения моделей. После этого вы можете изучить некоторые функции, которые помогут вам и вашей команде эффективно работать и эффективно сотрудничать.

Разработка моделей машинного обучения с помощью Azure Databricks

Во время разработки моделей можно использовать различные функции, доступные в Azure Databricks, для:

  • Автоматизация выбора алгоритма и настройки гиперпараметров.
  • Отслеживание экспериментов обучения модели.
  • Управление моделями машинного обучения.
  • Оценка производительности и точности модели.
  • Развертывание и интеграция модели.

Рассмотрим каждую из этих функций.

Автоматизация выбора алгоритма

Во время разработки необходимо поэкспериментировать с различными алгоритмами и гиперпараметрами , чтобы понять, какая конфигурация приводит к лучшей модели машинного обучения.

Чтобы быстро и легко автоматизировать выбор алгоритмов, настройку гиперпараметров и оценку модели, можно использовать автоматизированные Машинное обучение (AutoML).

AutoML упрощает процесс разработки моделей и позволяет сосредоточиться на интерпретации результатов и принятии решений на основе данных.

Совет

Дополнительные сведения об Azure Databricks AutoML.

Выполнение настройки гиперпараметров

Настройка гиперпараметра является критически важным шагом в оптимизации моделей машинного обучения, а Azure Databricks предоставляет средства для упрощения этого процесса.

Рядом с помощью AutoML для автоматической настройки гиперпараметров можно также использовать Hyperopt для эффективного изучения различных конфигураций гиперпараметров и определения наиболее эффективных моделей.

Совет

Узнайте больше о настройке гиперпараметра в Azure Databricks.

Оптимизируя обучение модели с помощью настройки гиперпараметра, вы можете повысить точность и производительность модели.

Отслеживание обучения модели с помощью экспериментов

В Azure Databricks можно обучать и оценивать модели машинного обучения с помощью популярных платформ, таких как scikit-learn, TensorFlow и PyTorch.

Вы также можете обучать модели в распределенном вычислительном кластере, значительно уменьшая время обучения при использовании больших наборов данных или алгоритмов с интенсивным вычислением.

Для более эффективной разработки моделей можно отслеживать обучаемые модели с помощью экспериментов с помощью интеграции с MLflow, платформы с открытым исходным кодом для управления полным жизненным циклом машинного обучения.

MLflow предоставляет функциональные возможности для отслеживания экспериментов, кода упаковки и совместного использования моделей, обеспечения воспроизводимости и совместной работы в процессе разработки.

Эксперимент содержит все необходимые метаданные для воспроизведения рабочей нагрузки обучения модели, включая все входные и выходные данные. Выходные данные могут включать различные метрики и визуализацию для оценки производительности модели для этого эксперимента. При отслеживании обучения моделей можно легко сравнить различные модели, обученные с помощью различных конфигураций, чтобы найти модель, которая лучше всего подходит для ваших потребностей.

Совет

Дополнительные сведения об использовании MLflow для управления жизненным циклом машинного обучения в Azure Databricks.

Эффективная работа и совместная работа в Azure Databricks

При использовании Azure Databricks для комплексного жизненного цикла рабочих нагрузок машинного обучения можно воспользоваться различными функциями, которые позволяют эффективнее работать и сотрудничать.

Совместная работа над кодом в рабочей области

Azure Databricks предлагает рабочую область для совместной работы, в которой специалисты по обработке и анализу данных могут работать вместе в единой среде.

Платформа поддерживает различные языки программирования, включая Python, R, Scala и SQL, что позволяет вам и членам команды использовать предпочитаемые инструменты и языки. Среда совместной работы повышает производительность и способствует совместной работе, так как вы можете совместно использовать записные книжки, визуализации и аналитические сведения.

Управление кодом с помощью управления версиями

Управление версиями важно для управления изменениями кода и совместной работы с командой.

Azure Databricks интегрируется с Git, что позволяет использовать версию записных книжек и скриптов. Подключив рабочую область Databricks к репозиторию Git, вы можете отслеживать изменения, вернуться к предыдущим версиям и более эффективно сотрудничать с командой.

Чтобы настроить интеграцию Git в Azure Databricks, выполните приведенные действия.

  1. Подключитесь к репозиторию Git: в рабочей области Databricks перейдите к User Settings поставщику Git (например, GitHub, GitLab, Bitbucket). Проверка подлинности с помощью учетных данных Git и подключение к репозиторию.
  2. Клонирование репозитория. Используйте пользовательский интерфейс Databricks, чтобы клонировать репозиторий в рабочую область. Клонирование в репозиторий позволяет работать с кодом непосредственно в Databricks и фиксировать изменения в репозитории.
  3. Фиксация и отправка изменений. После внесения изменений в записные книжки или скрипты используйте интеграцию Git для фиксации и отправки изменений в удаленный репозиторий. Использование интеграции Git гарантирует, что ваша работа работает с версиями и выполняет резервное копирование.

Совет

Узнайте больше об интеграции Git с папками Databricks Git.

Реализация непрерывной интеграции и непрерывного развертывания (CI/CD)

Azure Databricks поддерживает методики CI/CD для моделей машинного обучения, что позволяет автоматизировать развертывание и мониторинг моделей. Интеграция с такими инструментами, как Azure DevOps и GitHub Actions, позволяет реализовать автоматизированные конвейеры, обеспечивающие непрерывное тестирование, проверку и обновление моделей. Эта возможность необходима для обеспечения точности и надежности моделей в рабочих средах.

Azure Databricks предоставляет комплексную и масштабируемую платформу для разработки и обучения моделей. Ее рабочая область совместной работы, расширенные возможности обработки данных и простая интеграция с другими службами Azure делают его идеальным выбором для специалистов по обработке и анализу данных и инженерам, желающим создавать и развертывать высокопроизводительные модели машинного обучения.