Trainieren eines PyTorch-Modells
PyTorch ist ein Python-Paket, das GPU-beschleunigte Tensorberechnungen und allgemeine Funktionen zum Erstellen von Deep Learning-Netzwerken bietet.
Das MLflow PyTorch-Notebook passt in ein neuronales Netz zu MNIST-Daten zur Erkennung handschriftlich geschriebener Ziffern und protokolliert die Ergebnisse der Ausführung auf einem MLflow-Server. Trainingsmetriken und -gewichtungen werden im TensorFlow-Ereignisformat lokal protokolliert und dann in das Artefaktverzeichnis der MLflow-Ausführung hochgeladen. Schließlich wird TensorBoard gestartet, und die lokal protokollierten Ereignisse werden gelesen.
Wenn Sie bereit sind, können Sie Ihr Modell mithilfe von Modellbereitstellung mit Azure Databricks bereitstellen.