tutorial: Modelos de aprendizagem profunda de ponta a ponta no Databricks
Este tutorial Notebook apresenta um exemplo completo de treinamento de um modelo de aprendizagem profunda em Databricks, incluindo o carregamento de dados, a visualização de dados, a configuração de uma otimização paralela de hiperparâmetros e o uso do MLflow para analisar os resultados, registrar o modelo e realizar a inferência sobre o novo uso de dados do modelo registrado em um Spark UDF.
O Notebook usa o PyTorchum pacote Python que fornece computação de tensor acelerada por GPU e funcionalidade de alto nível para a criação de redes de aprendizagem profunda.
Quando estiver pronto, o senhor pode implantar seu modelo usando modelos implantados usando Mosaic AI Model Serving.