Explorer la gestion des versions et de cycle de vie des modèles

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Gérer le cycle de vie des modèles Machine Learning permet de maintenir leurs performances, garantir leur reproductibilité et faciliter la collaboration. Azure Databricks, avec son intégration de MLflow, fournit une solution complète pour la gestion des versions et du cycle de vie des modèles.

Utiliser MLflow pour la gestion du cycle de vie

MLflow est une plateforme open source qui simplifie la gestion du cycle de vie du Machine Learning. Elle offre plusieurs composants qui permettent de suivre les expériences, le code de package et de gérer les versions de modèle :

• Suivi : enregistrez les paramètres, les métriques et les artefacts de vos expériences. Passez en revue un enregistrement détaillé des performances des modèles, ce qui facilite la comparaison des différents modèles, et sélectionnez le meilleur.
• Projets : empaqueter votre code dans un format réutilisable et reproductible. Vous pouvez facilement partager des projets avec d’autres personnes, ce qui aide votre équipe à répliquer votre travail.
• Modèles : utilisez le format standard pour empaqueter des modèles Machine Learning. Un format standard facilite le déploiement de modèles sur différentes plateformes.
• Registre de modèles : gérez le cycle de vie de vos modèles Machine Learning dans un référentiel centralisé. Enregistrez, contrôlez la version, suivez les modèles et gérez les phases de modèle (telles que la mise en lots, la production).

Utiliser Unity Catalog pour une gouvernance améliorée

Azure Databricks étend les fonctionnalités de MLflow avec Unity Catalog, ce qui fournit des fonctionnalités de gouvernance et de gestion améliorées pour les modèles Machine Learning :

• Contrôle d’accès centralisé : assurez-vous que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder aux modèles et les modifier.
• Audit et traçabilité : suivez la traçabilité des modèles et maintenez une piste d’audit de toutes les actions effectuées sur eux. Cela permet de comprendre l’historique et l’évolution des modèles.
• Découverte de modèles : recherchez et réutilisez des modèles existants dans les espaces de travail.

Explorer les meilleures pratiques pour le contrôle de version des modèles

Pour gérer efficacement le cycle de vie de vos modèles dans Azure Databricks, tenez compte des meilleures pratiques suivantes.

Vérifiez que toutes les expériences sont journalisées de manière cohérente à l’aide de MLflow Tracking. En suivant vos modèles dans Azure Databricks, vous disposez d’un enregistrement complet des performances des modèles, ce qui facilite la reproductibilité dans le temps, les espaces de travail et les plateformes.

Utilisez le registre de modèles MLflow pour contrôler la version de vos modèles. Vous pouvez également mettre en œuvre le contrôle de version pour votre code en intégrant votre espace de travail Azure Databricks à Git. Suivez les différentes versions du code et des modèles pour restaurer facilement une version précédente si nécessaire.

Utilisez les fonctionnalités collaboratives d’Azure Databricks et de Unity Catalog pour faciliter le travail d’équipe et garantir que toutes les parties prenantes ont accès aux derniers modèles.

Il est important d’utiliser différents environnements ou étapes. Développez vos modèles dans un environnement d'expérimentation ou de développement, et ne déplacez dans votre environnement de production que le code et les modèles minutieusement testés. Définissez des critères clairs pour la transition des modèles entre les environnements ou étapes.

En suivant ces pratiques et en utilisant les outils fournis par Azure Databricks et MLflow, vous pouvez gérer efficacement le cycle de vie de vos modèles Machine Learning, en vous assurant qu’ils sont robustes, reproductibles et prêts pour la production.