Triển khai mô hình trong Databricks

Các khái niệm về Databricks

Kevin Barlow

Data Practitioner

Vòng đời Machine Learning

¹ https://www.datacamp.com/blog/machine-learning-lifecycle-explained

Triển khai và vận hành mô hình

Lưu ý khi triển khai mô hình

Khả dụng

• Người dùng/cuộn dụng sẽ dùng mô hình thế nào?
• Đặt mô hình ở đâu để truy cập?
• Mô hình có dễ hiểu, dễ dùng không?

Đánh giá

• Người dùng có thực sự dùng mô hình không?
• Mô hình còn hoạt động tốt không?
• Có cần huấn luyện lại không?
• Có cần mô hình mới tốt hơn không?

Quy trình triển khai mô hình

Hương vị mô hình (Model Flavors)

• MLFlow Models có thể lưu mô hình từ mọi framework ML
• Mô hình được lưu kèm cấu hình và artifact khác nhau
• Mô hình có thể “chuyển đổi” sang loại khác theo nhu cầu. Ví dụ:
  • scikit-learn
  • pyfunc
  • spark
  • tensorflow

Model Registry

Model Registry

Model Registry

Model Registry

Model Serving

Model Serving

Model Serving

Model Serving

¹ https://www.databricks.com/product/model-serving

Ayo berlatih!

Các khái niệm về Databricks