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Das Verwalten des Lebenszyklus von Machine Learning-Modellen hilft bei der Aufrechterhaltung der Modellleistung, der Sicherstellung der Reproduzierbarkeit und der Vereinfachung der Zusammenarbeit. Azure Databricks bietet mit seiner Integration von MLflow eine umfassende Lösung für die modellübergreifende Versions- und Lebenszyklusverwaltung.

Verwenden von MLflow für die Lebenszyklusverwaltung

MLflow ist eine Open-Source-Plattform, die die Verwaltung des Lebenszyklus beim maschinellen Lernen vereinfacht. Sie bietet verschiedene Komponenten, mit denen Sie Experimente nachverfolgen, Code packen und Modellversionen verwalten können:

• Nachverfolgung: Protokollieren Sie Parameter, Metriken und Artefakte aus Ihren Experimenten. Überprüfen Sie einen detaillierten Datensatz zur Modellleistung, sodass Sie einfacher verschiedene Modelle vergleichen und das beste auswählen können.
• Projekte: Packen Sie Ihren Code in einem wiederverwendbaren und reproduzierbaren Format. Sie können Projekte ganz einfach für andere Personen freigeben, sodass Ihr Team Ihre Arbeit ganz einfach replizieren kann.
• Modelle: Verwenden Sie ein Standardformat für das Packen von Machine Learning-Modellen. Ein Standardformat vereinfacht die Bereitstellung von Modellen auf verschiedenen Plattformen.
• Modellregistrierung: Verwalten Sie den Lebenszyklus Ihrer Machine Learning-Modelle in einem zentralen Repository. Registrieren und verfolgen Sie Ihre Modelle, wenden Sie eine Versionskontrolle an, und verwalten Sie die Modellphasen (z. B. Staging oder Produktion).

Verwenden von Unity Catalog für erweiterte Governance

Azure Databricks erweitert die Funktionen von MLflow mit Unity Catalog, um erweiterte Governance- und Verwaltungsfunktionen für Machine Learning-Modelle bereitzustellen:

• Zentralisierte Zugriffssteuerung: Stellen Sie sicher, dass nur autorisierte Benutzer auf Modelle zugreifen und diese ändern können.
• Überwachung und Herkunft: Verfolgen Sie die Herkunft Ihrer Modelle, und halten Sie einen Überwachungspfad aller Aktionen ein, die für sie ausgeführt wurden. Dies hilft dabei, die Geschichte und den Verlauf von Modellen besser zu verstehen.
• Modellermittlung: Finden Sie vorhandene Modelle in allen Arbeitsbereichen, und wiederverwenden Sie sie.

Erkunden bewährter Methoden für die Versionsverwaltung von Modellen

Um den Lebenszyklus Ihrer Modelle in Azure Databricks effektiv zu verwalten, sollten Sie die folgenden bewährten Methoden anwenden.

Stellen Sie sicher, dass alle Experimente konsistent mithilfe der MLflow-Nachverfolgung protokolliert werden. Wenn Sie Ihre Modelle in Azure Databricks nachverfolgen, erhalten Sie eine umfassende Aufzeichnung der Modellleistung, die bei der Reproduzierbarkeit über Zeiträume, Arbeitsbereiche und Plattformen hinweg hilft.

Verwenden Sie die MLflow-Modellregistrierung für die Versionsverwaltung Ihrer Modelle. Sie können auch eine Versionskontrolle für Ihren Code implementieren, indem Sie Ihren Azure Databricks-Arbeitsbereich in Git integrieren. Verfolgen Sie unterschiedliche Versionen Ihres Codes und Ihrer Modelle nach, um bei Bedarf auf einfache Weise ein Rollback auf eine vorherige Version vorzunehmen.

Verwenden Sie die Features für die Zusammenarbeit von Azure Databricks und Unity Catalog, um die Teamarbeit zu vereinfachen und sicherzustellen, dass alle Beteiligten Zugriff auf die neuesten Modelle haben.

Es ist wichtig, verschiedene Umgebungen oder Phasen zu verwenden. Entwickeln Sie Ihre Modelle in einer Experimentier- oder Entwicklungsumgebung, und überführen Sie Code und Modell erst nach sorgfältigen Tests in Ihre Produktionsumgebung. Definieren Sie klare Kriterien für den Übergang von Modellen zwischen Umgebungen oder Phasen.

Indem Sie diese Methoden einhalten und die von Azure Databricks und MLflow bereitgestellten Tools verwenden, können Sie den Lebenszyklus Ihrer Machine Learning-Modelle effektiv verwalten und sicherstellen, dass sie robust, reproduzierbar und für die Produktion bereit sind.