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在 Azure 机器学习中设置带有 Azure Databricks 和 AutoML 的开发环境

了解如何在使用 Azure Databricks 和自动化 ML 的 Azure 机器学习中配置开发环境。

Azure Databricks非常适合用于在 Azure 云中可缩放的 Apache Spark 平台上运行大规模的密集型机器学习工作流。 它提供基于 Notebook 的协作环境,其中包含基于 CPU 或 GPU 的计算群集。

有关其他机器学习开发环境的信息,请参阅设置 Python 开发环境

先决条件

Azure 机器学习工作区。 若要创建一个,请使用创建工作区资源一文中的步骤。

Azure Databricks 与 Azure 机器学习和 AutoML

Azure Databricks 与 Azure 机器学习及其 AutoML 功能集成。

可以将 Azure Databricks:

设置 Databricks 群集

创建 Databricks 群集。 仅当在 Databricks 上安装适用于自动化机器学习的 SDK 时,某些设置才适用。

创建群集需要几分钟时间。

使用以下设置:

设置 适用于 Value
群集名称 通用 yourclustername
Databricks 运行时版本 通用 9.1 LTS
Python 版本 通用 3
辅助角色类型
(确定最大并发迭代数)
自动化机器学习
(仅限)
首选内存优化的 VM
工作节点 通用 2 个或以上
启用自动缩放 自动化机器学习
(仅限)
取消选中

请等待群集运行完成,然后继续操作。

将 Azure 机器学习 SDK 添加到 Databricks

群集运行后,请创建一个库用于将相应的 Azure 机器学习 SDK 包附加到群集。

若要使用自动化 ML,请跳到添加带有 AutoML 的 Azure 机器学习 SDK

  1. 右键单击用于存储该库的当前工作区文件夹。 选择“创建”>“库”。

    提示

    如果使用的是旧版 SDK,请从群集的已安装库中取消选择该版本,并将其移到垃圾桶中。 安装新的 SDK 版本并重启群集。 如果重启后出现问题,请分离并重新附加群集。

  2. 选择以下选项(不支持任何其他 SDK 安装)

    SDK 包附加内容 Source PyPi 名称
    对于 Databricks 上传 Python Egg 或 PyPI azureml-sdk[databricks]

    警告

    无法安装其他 SDK 附加项。 请仅选择 [databricks] 选项。

    • 不要选择“自动附加到所有群集”。
    • 选择群集名称旁边的“附加”。
  3. 监视错误,直到状态更改为“已附加”。这可能需要几分钟时间。 如果此步骤失败:

    请尝试通过以下操作重启群集:

    1. 在左窗格中,选择“群集”。
    2. 在表中选择你的群集名称。
    3. 在“库”选项卡上,选择“重启”。

    安装成功后,屏幕将如下所示:

适用于 Databricks 的 Azure 机器学习 SDK

将带有 AutoML 的 Azure 机器学习 SDK 添加到 Databricks

如果群集是使用 Databricks Runtime 7.3 LTS(而不是 ML)创建的,请在笔记本的第一个单元格中运行以下命令以安装 Azure 机器学习 SDK。

%pip install --upgrade --force-reinstall -r https://aka.ms/automl_linux_requirements.txt

AutoML 配置设置

在 AutoML 配置中使用 Azure Databricks 时添加以下参数:

  • max_concurrent_iterations 基于群集中的工作器节点数。
  • spark_context=sc 基于默认的 Spark 上下文。

适用于 Azure Databricks 的 ML 笔记本

尝试以下操作:

疑难解答

  • Databricks 取消自动化机器学习运行:在 Azure Databricks 上使用自动化机器学习功能时,若要取消某个运行并启动新的试验运行,请重启 Azure Databricks 群集。

  • Databricks 自动化机器学习的迭代数超过 10 个:在自动化机器学习设置中,如果迭代数超过 10 个,请在提交运行时将 show_output 设置为 False

  • Databricks Azure 机器学习 SDK 和自动化机器学习的小组件:Databricks 笔记本不支持 Azure 机器学习 SDK 小组件,因为笔记本无法分析 HTML 小组件。 可以通过在 Azure Databricks 笔记本单元中使用以下 Python 代码,在门户中查看该小组件:

    displayHTML("<a href={} target='_blank'>Azure Portal: {}</a>".format(local_run.get_portal_url(), local_run.id))
    
  • 安装包时失败

    安装更多包时,Azure Databricks 上的 Azure 机器学习 SDK 安装失败。 某些包(如 psutil)可能会导致冲突。 为了避免安装错误,请通过冻结库版本来安装包。 此问题与 Databricks 相关,而与 Azure 机器学习 SDK 无关。 使用其他库时也可能会遇到此问题。 示例:

    psutil cryptography==1.5 pyopenssl==16.0.0 ipython==2.2.0
    

    或者,如果一直面临 Python 库的安装问题,可以使用初始化脚本。 此方法并不正式受到支持。 有关详细信息,请参阅群集范围的初始化脚本

  • 导入错误: 无法从 pandas._libs.tslibs 中导入名称 Timedelta:如果在使用自动机器学习时看到此错误,请在笔记本中运行以下两行:

    %sh rm -rf /databricks/python/lib/python3.7/site-packages/pandas-0.23.4.dist-info /databricks/python/lib/python3.7/site-packages/pandas
    %sh /databricks/python/bin/pip install pandas==0.23.4
    
  • 导入错误:没有名为“pandas.core.indexes”的模块:如果在使用自动化机器学习时看到此错误:

    1. 请运行以下命令,在 Azure Databricks 群集中安装两个包:

      scikit-learn==0.19.1
      pandas==0.22.0
      
    2. 分离群集,然后将其重新附加到笔记本。

    如果这些步骤无法解决问题,请尝试重启群集。

  • FailToSendFeather:如果在 Azure Databricks 群集上读取数据时出现 FailToSendFeather 错误,请参考以下解决方法:

    • azureml-sdk[automl] 包升级到最新版本。
    • 添加 azureml-dataprep 版本 1.1.8 或更高版本。
    • 添加 pyarrow 版本 0.11 或更高版本。

后续步骤