Utforska modellversionshantering och livscykelhantering
Att hantera livscykeln för maskininlärningsmodeller hjälper till med att upprätthålla modellprestanda, säkerställa reproducerbarhet och underlätta samarbete. Azure Databricks, med integreringen av MLflow, tillhandahåller en omfattande lösning för modellering av versionshantering och livscykelhantering.
Använda MLflow för livscykelhantering
MLflow är en plattform med öppen källkod som förenklar hanteringen av maskininlärningslivscykeln. Den erbjuder flera komponenter som hjälper till att spåra experiment, paketkod och hantera modellversioner:
- Spårning: Loggparametrar, mått och artefakter från dina experiment. Granska en detaljerad post med modellprestanda, vilket gör det enklare att jämföra olika modeller och välja den bästa.
- Projekt: Paketera koden i ett återanvändbart och reproducerbart format. Du kan enkelt dela projekt med andra, vilket hjälper ditt team att replikera ditt arbete.
- Modeller: Använd standardformat för att paketera maskininlärningsmodeller. Ett standardformat gör det enkelt att distribuera modeller på olika plattformar.
- Modellregister: Hantera livscykeln för dina maskininlärningsmodeller på en central lagringsplats. Registrera, version och spåra modeller och hantera modellsteg (till exempel mellanlagring, produktion).
Använda Unity Catalog för förbättrad styrning
Azure Databricks utökar funktionerna i MLflow med Unity Catalog, som tillhandahåller förbättrade styrnings- och hanteringsfunktioner för maskininlärningsmodeller:
- Centraliserad åtkomstkontroll: Se till att endast behöriga användare kan komma åt och ändra modeller.
- Granskning och ursprung: Spåra ursprunget för modeller och underhålla en spårningslogg för alla åtgärder som utförs på dem. Detta hjälper till att förstå modellers historia och utveckling.
- Modellidentifiering: Hitta och återanvända befintliga modeller mellan arbetsytor.
Utforska metodtips för modellering av versionshantering
För att effektivt hantera livscykeln för dina modeller i Azure Databricks bör du överväga följande metodtips.
Kontrollera att alla experiment loggas konsekvent med MLflow Tracking. Genom att spåra dina modeller i Azure Databricks har du en omfattande post med modellprestanda som hjälper till med reproducerbarhet över tid, arbetsytor och plattformar.
Använd MLflow-modellregistret för att version dina modeller. Du kan också implementera versionskontroll för din kod genom att integrera din Azure Databricks-arbetsyta med Git. Håll reda på olika versioner av kod och modeller för att enkelt återställa till en tidigare version om det behövs.
Använd samarbetsfunktionerna i Azure Databricks och Unity Catalog för att underlätta samarbete och se till att alla intressenter har åtkomst till de senaste modellerna.
Det är viktigt att använda olika miljöer eller faser. Utveckla dina modeller i en experimenterings- eller utvecklingsmiljö och flytta endast noggrant testad kod och modeller till produktionsmiljön. Definiera tydliga kriterier för att överföra modeller mellan miljöer eller faser.
Genom att följa dessa metoder och använda de verktyg som tillhandahålls av Azure Databricks och MLflow kan du effektivt hantera livscykeln för dina maskininlärningsmodeller, se till att de är robusta, reproducerbara och redo för produktion.