Tutorial: Modelos de aprendizagem profunda de ponta a ponta no Azure Databricks

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

O notebook usa o PyTorch, um pacote Python que fornece computação tensor acelerada por GPU e funcionalidade de alto nível para a construção de redes de aprendizado profundo.

Quando estiver pronto, você poderá implantar seu modelo usando Implantar modelos usando o Mosaic AI Model Serving.

Notebook de treinamento modelo MLflow PyTorch

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