Изучение управления версиями моделей и управления жизненным циклом

Завершено

Управление жизненным циклом моделей машинного обучения помогает поддерживать производительность модели, обеспечивать воспроизводимость и способствовать совместной работе. Azure Databricks с интеграцией MLflow предоставляет комплексное решение для управления версиями моделей и управления жизненным циклом.

Использование MLflow для управления жизненным циклом

MLflow — это платформа с открытым исходным кодом, которая упрощает управление жизненным циклом машинного обучения. Он предлагает несколько компонентов, которые помогают отслеживать эксперименты, код пакета и управлять версиями моделей:

• Отслеживание: параметры журнала, метрики и артефакты из экспериментов. Просмотрите подробную запись о производительности модели, что упрощает сравнение различных моделей и выбор лучшего.
• Проекты: упаковайте код в многократно используемый и воспроизводимый формат. Вы можете легко поделиться проектами с другими пользователями, которые помогут команде реплицировать свою работу.
• Модели: используйте стандартный формат для упаковки моделей машинного обучения. Стандартный формат упрощает развертывание моделей на различных платформах.
• Реестр моделей. Управление жизненным циклом моделей машинного обучения в централизованном репозитории. Зарегистрируйте, версию и отслеживайте модели и управляйте этапами модели (например, промежуточной, рабочей).

Использование каталога Unity для расширенного управления

Azure Databricks расширяет возможности MLflow с помощью каталога Unity, который предоставляет расширенные функции управления и управления для моделей машинного обучения:

• Централизованная контроль доступа. Убедитесь, что только авторизованные пользователи могут получать доступ к моделям и изменять их.
• Аудит и происхождение: отслеживание происхождения моделей и обслуживание следа аудита всех действий, выполняемых на них. Это помогает понять историю и эволюцию моделей.
• Обнаружение моделей: поиск и повторное использование существующих моделей в рабочих областях.

Ознакомьтесь с рекомендациями по управлению версиями моделей

Чтобы эффективно управлять жизненным циклом моделей в Azure Databricks, рассмотрите следующие рекомендации.

Убедитесь, что все эксперименты последовательно регистрируются с помощью отслеживания MLflow. Отслеживая модели в Azure Databricks, у вас есть полная запись производительности модели, которая помогает с воспроизводимостью во времени, рабочих областях и платформах.

Используйте реестр моделей MLflow для версии моделей. Вы также можете реализовать управление версиями для кода, интегрируя рабочую область Azure Databricks с Git. При необходимости следите за различными версиями кода и моделей, чтобы легко выполнить откат к предыдущей версии.

Используйте функции совместной работы Azure Databricks и каталога Unity для упрощения совместной работы и обеспечения доступа всех заинтересованных лиц к последним моделям.

Важно использовать разные среды или этапы. Разработка моделей в среде экспериментирования или разработки, а также перемещение тщательно протестированного кода и моделей в рабочую среду. Определите четкие критерии для перехода моделей между средами или этапами.

Следуя этим рекомендациям и используя средства, предоставляемые Azure Databricks и MLflow, вы можете эффективно управлять жизненным циклом моделей машинного обучения, обеспечивая их надежность, воспроизводимость и готовность к рабочей среде.