Azure Databricks und Machine Learning, wie und wieso?
Wir setzen unseren ChatGPT Praxistest fort – diesmal mit dem Thema Azure Databricks und Machine Learning. Unser Kollege Nicolas Rehder war diesmal die Person hinter der Künstlichen Intelligenz und hat versucht, eine Schritt -für-Schritt-Anleitung zur Erstellung eines Machine Learning Modells auf Azure Databricks zu generieren. Das ist das Ergebnis:
Praxistest: Allgeier meets ChatGPT
Azure Databricks ist eine leistungsstarke Cloud-basierte Plattform für Data Scientists und Data Engineers zum Entwickeln, Trainieren und Bereitstellen von Machine Learning-Modellen. Ihre Skalierbarkeit, Flexibilität und Geschwindigkeit machen die Plattform zur idealen Wahl für eine breite Palette von Machine-Learning-Projekten. Da Azure Databricks auf Apache Spark basiert, bietet es dank In-Memory-Berechnungs-Engine eine optimierte Leistung. Das macht es ideal für den Umgang mit grossen Datensätzen, da es grosse Datenmengen schnell und effizient verarbeiten kann.
Um mit Machine Learning mit Azure Databricks zu beginnen, musst man zunächst eine sogenannte Fast Data Platform erstellen, die Azure Storage, Apache Spark und Databricks kombiniert. So kann man seine Daten sicher und effizient hosten und gleichzeitig eine Umgebung schaffen, die bei Bedarf skaliert werden kann. Von dort aus nutzt man die verschiedenen Tools, die auf Azure Databricks zur Verfügung stehen, um die Daten zu bereinigen und für die Analyse vorzubereiten, Modelle mit verschiedenen Algorithmen zu erstellen und diese als APIs oder Webservices bereitzustellen.
Eine der besten Eigenschaften der Arbeit mit Machine Learning auf Azure Databricks ist die Vereinfachung von Debugging- und Fehlerbehebungsprozessen. Mit der eingebauten MLflow-Überwachungsfunktion können Entwickler/innen die Leistung ihres Modells über einen längeren Zeitraum in Echtzeit von ihrem Arbeitsbereich aus verfolgen, um Probleme oder mögliche Fehler schnell zu erkennen. Darüber hinaus bietet Azure Databricks eine Reihe von Unterstützungsdiensten wie Tutorials und Hilfeartikel, die Anfängern auf ihrem Weg helfen können. Durch die Nutzung dieser Funktionen können Entwickler/innen schnell und effizient mit Machine Learning auf Azure Databricks arbeiten.
Vorteile von Azure Databricks für Machine Learning
Die Vorteile von Azure Databricks sind enorm. Erstens ermöglicht die Plattform den Nutzern, schnell und einfach leistungsstarke ML-Modelle zu erstellen, ohne dass sie über tiefgreifende technische Kenntnisse verfügen müssen. Mit der grafischen Benutzeroberfläche von Azure Databricks können Nutzer/innen den ML-Workflow von Anfang bis Ende intuitiv durch Zeigen und Klicken durchführen.
Zweitens ist Azure Databricks für die Verarbeitung grosser Datenmengen optimiert und bietet den Nutzern leistungsstarke CPU- und GPU-basierte Compute-Engine-Optionen, die das ML-Setup optimieren. Das macht es ideal für Data Scientists, die in kurzer Zeit komplexe Modelle mit zahlreichen Features entwickeln wollen. Darüber hinaus bietet Azure Databricks eine sichere Umgebung, in der Datenteams effizienter zusammenarbeiten und Erkenntnisse austauschen können, indem sie die integrierten Funktionen zur Zusammenarbeit nutzen. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre ML-Projekte zu organisieren und auf Kurs zu halten, indem alle an einem zentralen Ort auf dieselben Daten, denselben Code und dieselben Modelle zugreifen können.
Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Cloud Computing können Nutzer/innen schnell und einfach Modelle in einem viel grösseren Massstab einsetzen als bei herkömmlichen On-Premise-Lösungen. Ausserdem können die Nutzer/innen von den Funktionen für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) profitieren, um ihre ML-Pipelines effektiver zu optimieren. So müssen Data Scientists weniger Zeit für die Konfiguration komplexer Algorithmen aufwenden und haben mehr Zeit für die Analyse der Ergebnisse.
Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Aufbau eines Machine Learning-Modells auf Azure Databricks
Die Erstellung eines Machine Learning-Modells auf der Azure Databricks-Plattform kann für diejenigen, die mit dem Prozess nicht vertraut sind, eine einschüchternde Aufgabe sein. Trotz ihrer Komplexität bietet die Plattform leistungsstarke Tools, die den Prozess ein bisschen einfacher machen. Diese Schritt-für-Schritt-Anleitung führt dich durch alle Phasen des Prozesses, von der Einrichtung deiner Umgebung bis hin zur Behebung von Problemen, die auftreten können. Am Ende dieses Leitfadens wirst du über das nötige Wissen verfügen, um dein eigenes Machine Learning Modell auf Azure Databricks zu erstellen.
Schritt 1: Einrichten der Umgebung
Der erste Schritt bei der Erstellung eines maschinellen Lernmodells auf Azure Databricks besteht darin, deine Umgebung einzurichten. Beginne damit, dich in deinem Konto anzumelden und ein neues Cluster mit allen notwendigen Konfigurationen (z.B.: Anzahl Knoten, Art der Knoten usw.) zu erstellen. Sobald du den Cluster erstellt hast, ist es an der Zeit, alle erforderlichen Libraries und Packages auf dem Cluster zu installieren. Öffne dazu ein Terminal innerhalb des Clusters und führe “pip install [Paketname]” aus.
Schritt 2: Daten laden
Der nächste Schritt ist das Laden deiner Daten in Azure Databricks. Dafür gibt es verschiedene Möglichkeiten, z. B. das Hochladen von Dateien von deinem Computer, die direkte Verbindung zu einer externen Datenquelle (z.B.: MS SQL Server) oder zu einer Azure-Speicherressource (z.B.: Data Lake). Sobald du deine Daten erfolgreich geladen hast, ist es an der Zeit, diese mithilfe von Databricks-Befehlen wie “display()” oder “head()” zu untersuchen, um Einblicke in ihre Struktur und deren Inhalt zu erhalten.
Schritt 3: Daten vorverarbeiten
Nachdem du deinen Datensatz untersucht und dich mit ihm vertraut gemacht hast, ist es an der Zeit, die Vorverarbeitung der Daten für unser Machine Learning Modell vorzunehmen. Dazu gehören Aufgaben wie das Bereinigen und Formatieren der Daten, der Umgang mit fehlenden Werten, die Umwandlung von kategorischen in numerische Variablen und die Skalierung numerischer Variablen. Je nachdem, welche Art von Modell du erstellst, ist dies ein wichtiger Schritt, bevor du mit der Pipeline weitermachst.
Schritt 4: Modell trainieren und testen
Sobald unsere Daten aufbereitet und einsatzbereit sind, können wir mit der eigentlichen Erstellung unseres Machine-Learning-Modells beginnen. Zuerst splitten wir unseren Datensatz mit Befehlen wie “train_test_split()” aus Scikit-Learn oder anderen beliebten ML-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch in Trainings- und Testdaten. Dann können wir diese Datensätze verwenden, um unser Modell mit den fit()-Funktionen dieser Frameworks zu trainieren und gleichzeitig Leistungskennzahlen wie die Genauigkeit oder den F1-Score während jeder Iteration des Trainings zu bewerten.
Schritt 5: Einsetzen des Modells
Sobald unser Modell trainiert ist, müssen wir es einsetzen, damit die Erkenntnisse auch von anderen genutzt werden können. Dazu müssen wir unser trainiertes Modell als Objekt auf Databricks registrieren, damit andere über Webservice-API-Aufrufe darauf zugreifen können. Zusätzlich sollten alle während des Trainings vorgenommenen Anpassungen der Hyperparameter aufgezeichnet werden, damit die Nutzer/innen bei Bedarf Änderungen vornehmen können, bevor sie die Ergebnisse wieder in ihre Anwendung oder ihr System integrieren.
Schritt 6: Fehlersuche und Fehlerbehebung
Schließlich kann es vorkommen, dass unser Modell aufgrund technischer Probleme wie falscher Parametereinstellungen oder Datenfehler unerwartete Ergebnisse liefert. In solchen Situationen müssen wir tiefer eintauchen, indem wir Debugging-Befehle in Databricks Notebooks ausführen, wie z. B. Print-Statements, um Fehler Zeile für Zeile zu identifizieren, oder Visualisierungen erstellen, um zu verstehen, wie sich die Funktionen auf die Leistung auswirken.
Call-To-Action : Wollen sie mehr über Databricks, MLOps und den Aufbau einer Data Science Umgebung erfahren? Suchen Sie nach Experten um dieses Thema in Ihrer Firma voranzubringen? Dann nehmen Sie mit uns Kontakt auf…
P.S.: Dieser Bericht wurde mit der Unterstützung von ChatGPT erstellt, die Bilder mit DALL-E generiert. Die finale Ausarbeitung und Anpassung ins Corporate Design übernahm letztendlich doch die Grafikabteilung.
