Tutorial: Modelos clássicos de ML de ponta a ponta no Azure Databricks

Este bloco de anotações de tutorial apresenta um exemplo completo de treinamento de um modelo clássico de ML no Azure Databricks, incluindo o carregamento de dados, a visualização dos dados, a configuração de uma otimização de hiperparâmetro paralelo e o uso do MLflow para revisar os resultados, registrar o modelo e executar inferência em novos dados usando o modelo registrado em um Spark UDF.

Você pode importar este bloco de anotações e executá-lo você mesmo, ou copiar trechos de código e ideias para seu próprio uso.

Bloco de Notas

MLflow 3

Esta versão do notebook usa MLflow 3 e Unity Catalog.

Tutorial do XGBoost MLflow 3 (Catálogo Unity)

Obter notebook

MLflow 2.x

Se seu espaço de trabalho estiver habilitado para o Catálogo Unity, use esta versão do bloco de anotações:

Tutorial do XGBoost MLflow (Catálogo Unity)

Obter notebook

Se seu espaço de trabalho não estiver habilitado para o Catálogo Unity, use esta versão do bloco de anotações:

Use o scikit-learn com a integração do MLflow no Databricks

Obter notebook