探索模型版本控制与生命周期管理
管理机器学习模型的生命周期有助于维护模型性能、确保可重现性和促进协作。 Azure Databricks 与其 MLflow 的集成提供了用于模型版本控制和生命周期管理的全面解决方案。
使用 MLflow 进行生命周期管理
MLflow 是一个开放源代码平台，可简化机器学习生命周期的管理。 它提供了多个组件来帮助跟踪试验、打包代码和管理模型版本：
- 跟踪：记录试验中的参数、指标和项目。 查看模型性能的详细记录，以便更轻松地比较不同的模型并选择最佳模型。
- 项目：以可重用且可重现的格式打包代码。 你可以轻松地与他人共享项目，从而帮助团队复制工作。
- 模型：使用标准格式打包机器学习模型。 使用标准格式，可以轻松地跨各种平台部署模型。
- 模型注册表：在集中式存储库中管理机器学习模型的生命周期。 注册、控制模型版本和跟踪模型，以及管理模型阶段（如暂存、生产）。
使用 Unity Catalog 实现增强治理
Azure Databricks 使用 Unity Catalog 扩展 MLflow 的功能，这为机器学习模型提供了增强的治理和管理功能：
- 集中式访问控制：确保只有经过授权的用户才能访问和修改模型。
- 审核和世系：跟踪模型的世系，并维护对其执行的所有操作的审核线索。 这有助于了解模型的历史和演变。
- 模型发现：在工作区中查找和重用现有模型。
探索模型版本控制的最佳做法
要有效地管理 Azure Databricks 中模型的生命周期，请考虑采用以下最佳做法。
确保使用 MLflow 跟踪来一致地记录所有试验。 通过跟踪 Azure Databricks 中的模型，可以全面记录模型性能，以帮助跨时间、工作区和平台实现可重现性。
使用 MLflow 模型注册表对模型进行版本控制。 你还可以通过将 Azure Databricks 工作区与 Git 集成来实现代码的版本控制。 跟踪不同版本的代码和模型，以便在需要时轻松回滚到以前的版本。
使用 Azure Databricks 和 Unity 目录的协作功能来促进团队合作，并确保所有利益干系人都有权访问最新的模型。
使用不同的环境或阶段非常重要。 在试验或开发环境中开发模型，并且仅将经过全面测试的代码和模型移动到生产环境。 定义在环境或阶段之间转换模型的明确条件。
通过遵循这些做法并使用 Azure Databricks 和 MLflow 提供的工具，可以有效地管理机器学习模型的生命周期，从而确保它们可靠、可重现且可供生产使用。