Prozkoumání správy verzí modelu a správy životního cyklu

Dokončeno

Správa životního cyklu modelů strojového učení pomáhá se zachováním výkonu modelu, zajištěním reprodukovatelnosti a usnadněním spolupráce. Azure Databricks s integrací MLflow poskytuje komplexní řešení pro správu verzí modelů a životního cyklu.

Použití MLflow pro správu životního cyklu

MLflow je opensourcová platforma, která zjednodušuje správu životního cyklu strojového učení. Nabízí několik komponent, které pomáhají sledovat experimenty, kód balíčku a spravovat verze modelu:

• Sledování: Parametry protokolu, metriky a artefakty z experimentů. Projděte si podrobný záznam výkonu modelu, abyste mohli snadněji porovnat různé modely a vybrat ten nejlepší.
• Projekty: Zabalte kód do opakovaně použitelného a reprodukovatelného formátu. Projekty můžete snadno sdílet s ostatními, které pomáhají vašemu týmu replikovat vaši práci.
• Modely: Pro balení modelů strojového učení použijte standardní formát. Standardní formát usnadňuje nasazování modelů napříč různými platformami.
• Registr modelů: Spravujte životní cyklus modelů strojového učení v centralizovaném úložišti. Registrace, verze a sledování modelů a správa fází modelu (například přípravná, produkční).

Použití katalogu Unity pro rozšířené zásady správného řízení

Azure Databricks rozšiřuje možnosti MLflow pomocí katalogu Unity, který poskytuje vylepšené funkce zásad správného řízení a správy pro modely strojového učení:

• Centralizované řízení přístupu: Zajistěte, aby k modelům měli přístup a upravovat pouze autorizovaní uživatelé.
• Auditování a rodokmen: Sledujte rodokmen modelů a udržujte záznam auditu všech akcí prováděných s nimi. To pomáhá pochopit historii a vývoj modelů.
• Zjišťování modelů: Vyhledání a opakované použití existujících modelů napříč pracovními prostory

Prozkoumání osvědčených postupů pro správu verzí modelu

Pokud chcete efektivně spravovat životní cyklus modelů v Azure Databricks, zvažte následující osvědčené postupy.

Ujistěte se, že všechny experimenty jsou konzistentně protokolované pomocí sledování MLflow. Sledováním modelů v Azure Databricks máte komplexní záznam o výkonu modelu, který pomáhá reprodukovatelnost v čase, pracovních prostorech a platformách.

K verzi modelů použijte registr modelů MLflow. Správu verzí pro váš kód můžete implementovat také integrací pracovního prostoru Azure Databricks s Gitem. Sledujte různé verze kódu a modelů, abyste se v případě potřeby mohli snadno vrátit k předchozí verzi.

Pomocí funkcí pro spolupráci v Azure Databricks a Katalogu Unity můžete usnadnit týmovou práci a zajistit, aby všichni účastníci měli přístup k nejnovějším modelům.

Je důležité používat různá prostředí nebo fáze. Vyvíjejte modely v experimentování nebo vývojovém prostředí a přesuňte se do produkčního prostředí jenom důkladně otestovaný kód a modely. Definujte jasná kritéria pro přechod modelů mezi prostředími nebo fázemi.

Díky těmto postupům a používání nástrojů, které poskytuje Azure Databricks a MLflow, můžete efektivně spravovat životní cyklus modelů strojového učení, zajistit jejich robustní, reprodukovatelnou a připravenou k produkčnímu prostředí.