Kurz: Kompletní klasické modely ML v Azure Databricks

Tento poznámkový blok kurzu představuje ucelený příklad trénování klasického modelu ML v Azure Databricks, včetně načítání dat, vizualizace dat, nastavení paralelní optimalizace hyperparametrů a použití MLflow ke kontrole výsledků, registraci modelu a odvozování nových dat pomocí registrovaného modelu v UDF Sparku.

Tento poznámkový blok můžete importovat a spustit sami nebo zkopírovat fragmenty kódu a nápady pro vlastní použití.

Zápisník

MLflow 3

Tato verze poznámkového bloku používá MLflow 3 a Unity Catalog.

Kurz XGBoost MLflow 3 (Katalog Unity)

Získat notebook

MLflow 2.x

Pokud je pro katalog Unity povolený váš pracovní prostor, použijte tuto verzi poznámkového bloku:

Tutoriál XGBoost a MLflow (Katalog Unity)

Získat notebook

Pokud pro katalog Unity není povolený váš pracovní prostor, použijte tuto verzi poznámkového bloku:

Použití knihovny scikit-learn s integrací MLflow na platformě Databricks.

Získat notebook