Rilevare il training del modello scikit-learn con MLFlow
Questo notebook si basa sull'esercitazione sul diabete scikit-learn di MLflow.
Il notebook illustra come utilizzare MLflow per monitorare il processo di addestramento del modello, inclusi la registrazione del modello parameters, le metriche, il modello stesso e altri artefatti come grafici su un server di monitoraggio ospitato su Azure Databricks. Include anche istruzioni per visualizzare i risultati registrati nell'interfaccia utente di rilevamento MLflow.
Per distribuire il modello addestrato con Mosaic AI Model Serving, consultare Model serving con Azure Databricks.