Een Pytorch-model trainen
PyTorch is een Python-pakket dat gpu-versnelde tensor-berekeningen en functionaliteit op hoog niveau biedt voor het bouwen van deep learning-netwerken.
Het MLflow PyTorch-notebook past bij een neuraal netwerk op handgeschreven MNIST-gegevens en logboeken voeren resultaten uit op een MLflow-server. Er worden lokaal trainingsgegevens en gewichten in tensorFlow-gebeurtenisindeling opgeslagen en vervolgens geüpload naar de artefactmap van de MLflow-uitvoering. TensorBoard wordt tensorBoard gestart en worden de gebeurtenissen gelezen die lokaal zijn geregistreerd.
Wanneer u klaar bent, kunt u uw model implementeren met behulp van Model dat wordt geleverd met Azure Databricks.