探索模型开发
开始开发和训练机器学习模型时，可使用 Azure Databricks，因为它提供了强大的数据处理功能和一个协作环境。
首先，让我们探索 Azure Databricks 中的功能，这些功能可在模型开发和训练期间为你提供帮助。 之后，你可探索一些有助于你和你的团队高效工作和协作的功能。
使用 Azure Databricks 开发机器学习模型
在模型开发过程中，可使用 Azure Databricks 中提供的各种功能以执行以下操作：
- 自动执行算法选择和超参数优化。
- 跟踪模型训练试验。
- 管理机器学习模型。
- 评估模型性能和准确性。
- 部署并集成模型。
让我们逐个探索这些功能。
自动执行算法选择
在开发过程中，你想要试验不同的算法和超参数，以了解哪些配置会产生最佳机器学习模型。
若要快速轻松地自动执行算法选择、超参数优化和模型评估，可使用自动化机器学习 (AutoML)。
AutoML 简化了模型开发过程，并使你能够专注于解释结果并做出数据驱动决策。
提示
详细了解 Azure Databricks AutoML。
执行超参数优化
超参数优化是优化机器学习模型的关键步骤，Azure Databricks 提供了用于简化此过程的工具。
除了使用 AutoML 自动执行超参数优化外，还可使用 Hyperopt 高效探索不同的超参数配置并识别性能最佳的模型。
提示
详细了解 Azure Databricks 中的超参数优化。
通过超参数优化来优化模型训练，可增强模型的准确性和性能。
使用试验跟踪模型训练
在 Azure Databricks 中，可使用常用的框架（如 scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch）来训练和评估机器学习模型。
还可在分布式计算群集上训练模型，从而在使用大型数据集或计算密集型算法时显著减少训练时间。
为了更有效地开发模型，可通过与 MLflow（一个用于管理完整机器学习生命周期的开源框架）的集成，使用试验来跟踪训练的模型。
MLflow 提供用于跟踪试验、打包代码和共享模型的功能，确保了整个开发过程的可重现性和协作性。
试验包含重现模型训练工作负载所必要的所有元数据，包括所有输入和输出。 输出可包括各种指标和可视化效果，用于评估该试验的模型性能。 跟踪模型训练时，可使用不同的配置轻松比较已训练的不同模型，以查找最符合需求的模型。
在 Azure Databricks 中高效工作和协作
将 Azure Databricks 用于机器学习工作负载的端到端生命周期时，可从各种使你能够更高效地工作和协作的功能中受益。
在工作区中协作编写代码
Azure Databricks 提供一个协作工作区，在此，数据科学家和工程师可在一个统一的环境中协同工作。
该平台支持各种编程语言，包括 Python、R、Scala 和 SQL，使你和你的团队成员能够使用首选的工具和语言。 该协作环境可提高工作效率并促进团队合作，因为你可共享笔记本、可视化效果和见解。
使用版本控制管理代码
对于管理代码更改并与团队协作，使用版本控制至关重要。
Azure Databricks 与 Git 集成，使你能够对笔记本和脚本进行版本控制。 通过将 Databricks 工作区连接到 Git 存储库，可跟踪更改、还原到以前的版本并更有效地与团队协作。
在 Azure Databricks 中设置 Git 集成：
- 连接到 Git 存储库：在 Databricks 工作区中，转到
User Settings并配置 Git 提供程序（例如 GitHub、GitLab、Bitbucket）。 使用 Git 凭据进行身份验证并连接到存储库。 - 克隆存储库：使用 Databricks UI，将存储库克隆到工作区中。 通过克隆到存储库，可直接在 Databricks 中处理代码，并将更改提交回存储库。
- 提交和推送更改：对笔记本或脚本进行更改后，使用 Git 集成提交更改并将其推送到远程存储库。 使用 Git 集成可确保对工作进行版本控制并备份。
提示
实现持续集成和持续部署 (CI/CD)
Azure Databricks 支持机器学习模型的 CI/CD 做法，使你能够自动执行模型的部署和监视。 通过与 Azure DevOps 和 GitHub Actions 等工具集成，可实现自动化管道，确保模型得到持续测试、验证和更新。 对于在生产环境中维护模型的准确性和可靠性，此功能至关重要。
Azure Databricks 为模型开发和训练提供了一个全面的可缩放平台。 对于希望生成和部署高性能机器学习模型的数据科学家和工程师，它的协作工作区、高级数据处理功能以及与其他 Azure 服务的无缝集成使它成为理想选择。