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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.

Notebook zum Training eines MLflow PyTorch-Modells

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