Przewodnik dotyczący uczenia maszynowego w usłudze Databricks
Ten artykuł zawiera omówienie usługi Databricks Machine Learning, w tym wskazówki dotyczące uzyskiwania dostępu do interfejsu użytkownika usługi Machine Learning usługi Databricks oraz linki do samouczków i przewodników użytkownika dotyczących typowych zadań i scenariuszy uczenia maszynowego.
Usługa Databricks Machine Learning to zintegrowane kompleksowe środowisko uczenia maszynowego obejmujące usługi zarządzane do śledzenia eksperymentów, trenowania modeli, opracowywania funkcji i zarządzania nimi oraz obsługi funkcji i modeli. Na diagramie przedstawiono sposób mapowania możliwości usługi Azure Databricks na kroki procesu tworzenia i wdrażania modelu.
Omówienie usługi Databricks Machine Learning
Usługa Databricks Machine Learning umożliwia:
- Trenowanie modeli ręcznie lub przy użyciu rozwiązania AutoML
- Śledzenie parametrów treningowych i modeli przy użyciu eksperymentów ze śledzeniem MLflow
- Tworzenie tabel funkcji i uzyskiwanie do nich dostępu do trenowania i wnioskowania modelu
- Udostępnianie modeli, zarządzanie nimi i udostępnianie ich przy użyciu rejestru modeli
Masz również dostęp do wszystkich możliwości obszaru roboczego usługi Azure Databricks, takich jak notesy, klastry, zadania, dane, tabele delty, zabezpieczenia i kontrolki administratora itd. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewodnik inżynierii nauki o & danych usługi Databricks.
W przypadku aplikacji uczenia maszynowego usługa Databricks zaleca używanie klastra z uruchomionym środowiskiem Databricks Runtime na potrzeby uczenia maszynowego.
Rozpoczynanie korzystania z usługi Databricks Machine Learning
Aby rozpocząć pracę, zobacz:
- Strona główna usługi Databricks Machine Learning
- Przewodnik Szybki start dotyczący usługi Databricks Machine Learning w produkcie
- Samouczki: wprowadzenie do uczenia maszynowego
Aby dowiedzieć się więcej o kluczowych funkcjach usługi Databricks Machine Learning, zobacz:
Aby uzyskać zalecany przepływ pracy metodyki MLOps w usłudze Databricks Machine Learning, zobacz:
Aby dowiedzieć się więcej o korzystaniu z usługi Databricks Machine Learning, aby zapoznać się z typowymi krokami tworzenia i wdrażania modelu uczenia maszynowego, zobacz: