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Azure Machine Learning에서 Azure Databricks 및 AutoML을 사용하여 개발 환경 설정

  • 아티클

Azure Databricks 및 자동화된 ML을 사용하는 Azure Machine Learning에서 개발 환경을 구성하는 방법에 대해 알아봅니다.

Azure Databricks는 Azure 클라우드의 확장 가능한 Apache Spark 플랫폼에서 대규모의 집약적 기계 학습 워크플로를 실행하는 데 적합합니다. CPU 또는 GPU 기반 컴퓨팅 클러스터가 있는 Notebook 기반 공동 작업 환경을 제공합니다.

다른 기계 학습 개발 환경에 대한 자세한 내용은 Python 개발 환경 설정을 참조하세요.

전제 조건

Azure Machine Learning 작업 영역. 하나를 만들려면 작업 영역 리소스 만들기 문서의 단계를 따릅니다.

Azure Machine Learning 및 AutoML과 Azure Databricks

Azure Databricks는 Azure Machine Learning 및 해당 AutoML 기능과 통합됩니다.

다음의 경우 Azure Databricks를 사용할 수 있습니다.

Databricks 클러스터 설정

Databricks 클러스터를 만듭니다. 일부 설정은 Databricks에서 자동화된 기계 학습을 위해 SDK를 설치하는 경우에만 적용됩니다.

클러스터를 만드는 데 몇 분이 걸립니다.

사용할 설정

설정 적용 대상: 값
클러스터 이름 항상 yourclustername
Databricks Runtime 버전 항상 9.1 LTS
Python 버전 항상 3
작업자 유형
(최대 동시 반복 횟수를 결정합니다.)		 자동화된 ML
전용		 메모리 최적화 VM 기본 설정
작업자 항상 2 이상
자동 크기 조정 사용 자동화된 ML
전용		 선택 취소

계속 진행하기 전에 클러스터가 실행될 때까지 기다립니다.

Databricks에 Azure Machine Learning SDK 추가

클러스터가 실행되면 라이브러리를 생성하여 적절한 Azure Machine Learning SDK 패키지를 클러스터에 연결합니다.

자동화된 ML을 사용하려면 AutoML을 사용하여 Azure Machine Learning SDK 추가로 건너뜁니다.

  1. 라이브러리를 저장하려는 현재 작업 영역 폴더를 마우스 오른쪽 단추로 클릭합니다. 만들기>라이브러리를 선택합니다.

    팁

    이전 SDK 버전이 있는 경우 클러스터의 설치된 라이브러리에서 선택을 취소하고 휴지통으로 이동합니다. 새 SDK 버전을 설치하고 클러스터를 다시 시작합니다. 다시 시작한 후 문제가 발생하면 클러스터를 분리하고 다시 연결합니다.

  2. 다음 옵션을 선택합니다(다른 SDK 설치는 지원되지 않음).

    SDK 패키지 추가 기능 원본 PyPi 이름
    Databricks의 경우 Python 업로드 Egg 또는 PyPI azureml-sdk[databricks]

    Warning

    다른 SDK 추가 기능을 설치할 수 없습니다. [databricks] 옵션만 선택합니다.

    • 모든 클러스터에 자동으로 연결을 선택하지 않습니다.
    • 클러스터 이름 옆에 있는 연결을 선택합니다.

  3. 상태가 연결됨으로 변경될 때까지 오류를 모니터링합니다. 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다. 이 단계가 실패하는 경우:

    다음을 수행하여 클러스터를 다시 시작합니다.

    1. 왼쪽 창에서 클러스터를 선택합니다.
    2. 테이블에서 클러스터 이름을 선택합니다.
    3. 라이브러리 탭에서 다시 시작을 선택합니다.

    성공적인 설치는 다음과 같습니다.

Azure Machine Learning SDK for Databricks

AutoML을 사용하여 Databricks에 Azure Machine Learning SDK 추가

클러스터가 Databricks Runtime 7.3 LTS(ML이 아님)를 사용하여 만들어진 경우 Notebook의 첫 번째 셀에서 다음 명령을 실행하여 Azure Machine Learning SDK를 설치합니다.

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

AutoML 구성 설정

AutoML 구성에서 Azure Databricks를 사용하는 경우 다음 매개 변수를 추가합니다.

  • max_concurrent_iterations은 클러스터의 작업자 노드 수를 기반으로 합니다.
  • spark_context=sc는 기본 스파크 컨텍스트를 기반으로 합니다.

Azure Databricks에서 작동하는 ML Notebooks

사용해 보기:

문제 해결

  • Databricks의 자동화된 기계 학습 실행 취소: Azure Databricks에서 자동화된 기계 학습 기능을 사용하는 경우 실행을 취소하고 새 실험 실행을 시작하려면 Azure Databricks 클러스터를 다시 시작합니다.

  • Databricks > 자동화된 기계 학습 10회 반복: 자동화된 기계 학습 설정에서 10개보다 많은 반복이 있는 경우 실행을 제출할 때 show_output을 False로 설정합니다.

  • Azure Machine Learning SDK 및 자동화된 기계 학습용 Databricks 위젯: Notebook이 HTML 위젯을 구문 분석할 수 없기 때문에 Azure Machine Learning SDK 위젯은 Databricks Notebook에서 지원되지 않습니다. Azure Databricks Notebook 셀에서 이 Python 코드를 사용하여 포털에서 위젯을 볼 수 있습니다.

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

  • 패키지 설치 실패

    추가 패키지가 설치되면 Azure Databricks에서 Azure Machine Learning SDK 설치가 실패합니다. psutil 같은 일부 패키지가 충돌을 일으킬 수 있습니다. 라이브러리 버전을 동결하여 패키지를 설치하면 설치 오류를 방지할 수 있습니다. 이 문제는 Azure Machine Learning SDK가 아니라 Databricks와 관련이 있습니다. 다른 라이브러리에서도 이 문제가 발생할 수 있습니다. 예시:

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

    또는 설치 문제가 계속되는 경우 Python 라이브러리를 사용하여 초기화 스크립트를 사용할 수 있습니다. 이 방법은 공식적으로 지원되지 않습니다. 자세한 내용은 클러스터 범위 초기화 스크립트를 참조하세요.

  • 가져오기 오류: pandas._libs.tslibs에서 Timedelta 이름을 가져올 수 없음: 자동화된 기계 학습을 사용할 때 이 오류가 표시되면 Notebook에서 다음 두 줄을 실행합니다.

    %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

  • 가져오기 오류: 'pandas.core.indexes'라는 모듈이 없음: 자동화된 기계 학습을 사용할 때 이 오류가 표시되는 경우:

    1. Azure Databricks 클러스터에 두 개의 패키지를 설치하려면 이 명령을 실행합니다.

      scikit-learn==0.19.1
pandas==0.22.0

    2. 클러스터를 분리했다가 Notebook에 다시 연결합니다.

    이러한 단계를 수행해도 문제가 해결되지 않으면 클러스터를 다시 시작합니다.

  • FailToSendFeather: Azure Databricks 클러스터에서 데이터를 읽을 때 FailToSendFeather 오류가 표시되면 다음 해결 방법을 참조하세요.

    • azureml-sdk[automl] 패키지를 최신 버전으로 업그레이드합니다.
    • azureml-dataprep 버전 1.1.8 이상을 추가합니다.
    • pyarrow 버전 0.11 이상을 추가합니다.

다음 단계