Lernprogramm: End-to-End-Deep Learning-Modelle in Azure Databricks

Dieses Lernprogramm-Notizbuch enthält ein End-to-End-Beispiel für schulungen eines Deep Learning-Modells in Azure Databricks, einschließlich Laden von Daten, Visualisieren der Daten, Einrichten einer parallelen Hyperparameteroptimierung und Verwenden von MLflow zum Überprüfen der Ergebnisse, Registrieren des Modells und Durchführen von Rückschlüssen auf neue Daten mithilfe des registrierten Modells in einer Spark UDF.

Das Notizbuch verwendet PyTorch, ein Python-Paket, das GPU-beschleunigte Tensorberechnung und allgemeine Funktionalität zum Erstellen von Deep Learning-Netzwerken bereitstellt.

Wenn Sie bereit sind, können Sie Ihr Modell mit Mosaic AI Model Serving für die Bereitstellung von Modellen verwenden.

Notebook zum Training eines MLflow PyTorch-Modells

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