Erkunden der Modellentwicklung

• 9 Minuten

Wenn Sie mit der Entwicklung und dem Trainieren von Machine Learning-Modellen beginnen, können Sie Azure Databricks verwenden. Azure Databricks bietet eine leistungsstarke Datenverarbeitung und eine zusammenarbeitsorientierte Umgebung.

Sehen wir uns zunächst die Features in Azure Databricks an, die Sie beim Entwickeln und Trainieren von Modellen unterstützen. Danach können Sie einige Features erkunden, die Ihnen und Ihrem Team dabei helfen, effizient zu arbeiten und effizient zusammenzuarbeiten.

Entwickeln von Machine Learning-Modellen mit Azure Databricks

Bei der Modellentwicklung können Sie verschiedene Features verwenden, die in Azure Databricks verfügbar sind, um Folgendes zu erreichen:

• Automatisieren der Wahl des Algorithmus und der Optimierung der Hyperparameter
• Nachverfolgen von Modelltrainingsexperimenten
• Verwalten von Machine Learning-Modellen
• Bewerten der Leistung und Genauigkeit von Modellen
• Bereitstellen und Integrieren Ihres Modells

Sehen wir uns diese Features einmal näher an.

Automatisieren der Wahl des Algorithmus

Im Zuge der Entwicklung empfiehlt es sich, mit verschiedenen Algorithmen und Hyperparametern zu experimentieren, um zu ermitteln, welche Konfiguration zum besten Machine Learning-Modell führt.

Mithilfe von automatisiertem maschinellem Lernen (AutoML) können Sie die Wahl des Algorithmus, die Hyperparameteroptimierung und die Modellauswertung schnell und einfach automatisieren.

Automatisiertes maschinelles Lernen vereinfacht den Modellentwicklungsprozess und ermöglicht es Ihnen, sich auf die Interpretation von Ergebnissen sowie auf das Treffen datenbasierter Entscheidungen zu konzentrieren.

Durchführen der Hyperparameteroptimierung

Die Hyperparameteroptimierung ist ein wichtiger Schritt bei der Optimierung von Machine Learning-Modellen, und Azure Databricks stellt Tools bereit, um diesen Prozess zu verbessern.

Neben der Verwendung des automatisierten maschinellen Lernens zur automatischen Hyperparameteroptimierung können Sie auch Hyperopt verwenden, um verschiedene Hyperparameterkonfigurationen effizient zu untersuchen und die leistungsstärksten Modelle zu identifizieren.

Durch die Optimierung des Modelltrainings mittels Hyperparameteroptimierung können Sie die Genauigkeit und Leistung von Modellen verbessern.

Nachverfolgen des Modelltrainings mit Experimenten

In Azure Databricks können Sie Machine Learning-Modelle mit gängigen Frameworks wie Scikit-learn, TensorFlow und PyTorch trainieren und auswerten.

Sie können Modelle auch in Clustern für verteilte Datenverarbeitung trainieren, was die Trainingszeit bei Verwendung großer Datasets oder rechenintensiver Algorithmen erheblich verkürzt.

Um Modelle effektiver zu entwickeln, können Sie die von Ihnen trainierten Modelle nachverfolgen. Hierzu können Sie Experimente über eine Integration in MLflow verwenden – ein Open-Source-Framework für die Verwaltung des gesamten Machine Learning-Lebenszyklus.

MLflow bietet Funktionen zum Nachverfolgen von Experimenten, zum Verpacken von Code und zum Freigeben von Modellen, um Reproduzierbarkeit und Zusammenarbeit während des gesamten Entwicklungsprozesses zu gewährleisten.

Ein Experiment enthält alle Metadaten, die zum Reproduzieren Ihrer Modelltrainingsworkload benötigt werden – einschließlich aller Ein- und Ausgaben. Die Ausgaben können verschiedene Metriken und Visualisierungen enthalten, um die Leistung des Modells für dieses Experiment zu bewerten. Durch Nachverfolgen des Modelltrainings können Sie mühelos verschiedene Modelle vergleichen, die Sie trainiert haben, und verschiedene Konfigurationen verwenden, um das Modell zu finden, das Ihre Anforderungen am besten erfüllt.

Effizientes Arbeiten und Zusammenarbeiten in Azure Databricks

Wenn Sie Azure Databricks für den gesamten Lebenszyklus von Machine Learning-Workloads verwenden, können Sie von verschiedenen Features profitieren, die es Ihnen ermöglichen, effizienter zu arbeiten und zusammenzuarbeiten.

Zusammenarbeiten an Code in einem Arbeitsbereich

Azure Databricks bietet einen Arbeitsbereich für die Zusammenarbeit, in dem wissenschaftliche Fachkräfte für Daten sowie Techniker in einer einheitlichen Umgebung zusammenarbeiten können.

Die Plattform unterstützt verschiedene Programmiersprachen wie Python, R, Scala und SQL, sodass Sie und Ihre Teammitglieder die jeweils bevorzugten Tools und Sprachen verwenden können. Die Zusammenarbeitsumgebung verbessert die Produktivität und fördert die Teamarbeit, da Sie Notebooks, Visualisierungen und Erkenntnisse freigeben können.

Verwalten Ihres Codes per Versionskontrolle

Die Verwendung einer Versionskontrolle ist für die Verwaltung von Änderungen an Ihrem Code und die Zusammenarbeit mit Ihrem Team unerlässlich.

Azure Databricks ist in Git integriert, sodass Sie Ihre Notebooks und Skripts mit einer Versionsangabe versehen können. Indem Sie Ihren Databricks-Arbeitsbereich mit einem Git-Repository verbinden, können Sie Änderungen nachverfolgen, zu früheren Versionen zurückkehren und effektiver mit Ihrem Team zusammenarbeiten.

So richten Sie die Git-Integration in Azure Databricks ein

1. Stellen Sie eine Verbindung mit einem Git-Repository her: Navigieren Sie in Ihrem Databricks-Arbeitsbereich zu User Settings, und konfigurieren Sie Ihren Git-Anbieter (z. B. GitHub, GitLab oder Bitbucket). Authentifizieren Sie sich mit Ihren Git-Anmeldeinformationen, und stellen Sie eine Verbindung mit Ihrem Repository her.
2. Klonen Sie ein Repository: Verwenden Sie die Databricks-Benutzeroberfläche, um ein Repository in Ihren Arbeitsbereich zu klonen. Durch das Klonen in ein Repository können Sie direkt in Databricks an dem Code arbeiten und Änderungen per Commit wieder in das Repository übertragen.
3. Committen und pushen Sie Änderungen: Nachdem Sie Änderungen an Ihren Notebooks oder Skripts vorgenommen haben, verwenden Sie die Git-Integration, um Ihre Änderungen zu committen und in das Remoterepository zu pushen. Die Verwendung der Git-Integrationen stellt sicher, dass Ihre Arbeit mit einer Versionsangabe versehen und gesichert wird.

Implementieren von Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD)

Azure Databricks unterstützt CI/CD-Praktiken für Machine Learning-Modelle, sodass Sie die Bereitstellung und Überwachung von Modellen automatisieren können. Durch die Integration in Tools wie Azure DevOps und GitHub Actions können Sie automatisierte Pipelines implementieren, die sicherstellen, dass Modelle kontinuierlich getestet, überprüft und aktualisiert werden. Diese Funktion ist entscheidend für die Wahrung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Modellen in Produktionsumgebungen.

Azure Databricks bietet eine umfassende und skalierbare Plattform zum Entwickeln und Trainieren von Modellen. Durch den Arbeitsbereich für die Zusammenarbeit, die erweiterten Datenverarbeitungsfunktionen und die nahtlose Integration in andere Azure-Dienste eignet sich Azure Databricks perfekt für Fachkräfte für Daten sowie für Techniker, die leistungsstarke Machine Learning-Modelle entwickeln und bereitstellen möchten.