databricks Machine Learning kılavuzu
databricks Machine Learning, deneme izleme, model eğitimi, özellik geliştirme ve yönetim özellikleri ve özellik ve modele hizmet veren yönetilen hizmetleri dahil eden, tümleşik bir uçtan uca makine öğrenimi ortamıdır. Diyagramda, Azure Databricks yeteneklerini model geliştirme ve dağıtım sürecinin adımları ile nasıl eşleyebileceğiniz gösterilmektedir.
databricks Machine Learning genel bakış
databricks Machine Learning ile şunları yapabilirsiniz:
- Modelleri el ile ya da oto ml ile eğitme
- Mlflow izlemeli denemeleri kullanarak eğitim parametrelerini ve modelleri izleyin
- Özellik tabloları oluşturun ve model eğitimi ve çıkarımı için bunlara erişin
- Model kayıt defteri 'ni kullanarak modelleri paylaşma, yönetme ve sunma
Ayrıca, Not defterleri, kümeler, işler, veriler, Delta tabloları, güvenlik ve yönetici denetimleri gibi Azure Databricks çalışma alanının tüm özelliklerine erişebilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz. Databricks Data Science mühendislik Kılavuzu.
Veritabanı öğrenimi uygulamaları için Databricks, Machine Learning içinDatabricks Runtime çalıştıran bir kümenin kullanılmasını önerir.
Başlamak için farenizi veya işaretçinizi Azure Databricks çalışma alanındaki sol kenar çubuğunun üzerine taşıyın. Kenar çubuğu, fare üzerindeyken genişler. Kenar çubuğunun üstündeki kişi değiştiricisinden Machine Learning' yi seçin. databricks Machine Learning giriş sayfası görüntülenir.
Kenar çubuğunu kullanma hakkında daha fazla bilgi için bkz. kenar çubuğunu kullanma.
Öğreticiler
Kullanıcı kılavuzları
- databricks Machine Learning giriş sayfası
- Verileri hazırlama
- Ortamı ayarlama
- Databricks oto ml
- Modelleri eğitme
- Model geliştirmeyi izleme
- Ma
- Modelleri yönetme
- Modelleri dağıtma
- Modelleri içeri ve dışarı aktarma
- Başvuru çözümleri
- MLflow kılavuzu