Поделиться через

Руководство: Сквозные классические модели машинного обучения на платформе Azure Databricks

В этой записной книжке руководства представлен полный пример обучения классической модели машинного обучения в Azure Databricks, включая загрузку данных, визуализацию данных, настройку параллельной оптимизации гиперпараметров и использование MLflow для просмотра результатов, регистрации модели и вывода новых данных с помощью зарегистрированной модели в UDF Spark.

Вы можете импортировать эту записную книжку и запустить ее самостоятельно или скопировать фрагменты кода и идеи для собственного использования.

Записная книжка

MLflow 3

В этой версии записной книжки используются MLflow 3 и Unity Catalog.

Руководство по XGBoost MLflow 3 (каталог Unity)

Получите записную книжку

MLflow 2.x

Если ваша рабочая область включена для Unity Catalog, используйте эту версию блокнота.

Руководство по XGBoost MLflow (каталог Unity)

Получите записную книжку

Если в вашей рабочей области Unity Catalog не активирован, используйте эту версию блокнота:

Использование scikit-learn с интеграцией MLflow в Databricks

Получите записную книжку