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

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

Você pode importar este notebook e executá-lo por conta própria ou copiar snippets de código e ideias para usar.

Notebook

MLflow 3

Esta versão do notebook usa o MLflow 3 e o Catálogo do Unity.

Tutorial do XGBoost MLflow 3 (Catálogo do Unity)

Obter laptop

MLflow 2.x

Se o seu workspace estiver habilitado para o Catálogo do Unity, use esta versão do notebook:

Tutorial do XGBoost MLflow (Catálogo do Unity)

Obter laptop

Se o seu espaço de trabalho não estiver habilitado para o Unity Catalog, use esta versão do notebook.

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

Obter laptop