Suivre l’apprentissage du modèle scikit-learn avec MLflow
Ce notebook est basé sur le didacticiel sur le diabète scikit-learn MLflow.
Le notebook montre comment utiliser MLflow pour suivre le processus d’entraînement du modèle, y compris la journalisation des paramètres du modèle, des métriques, du modèle lui-même et d’autres artefacts tels que les tracés sur un serveur de suivi Azure Databricks hébergé. Il contient également des instructions permettant d’afficher les résultats journalisés dans l’interface utilisateur de suivi MLflow.
Les guides suivants décrivent les options de déploiement pour votre modèle entraîné :
- Déployez votre modèle à l’aide de la Mise en service de modèles avec Azure Databricks