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Databricksを使用したエンドツーエンドのMLワークフロー

GitHubでこのAIアクセラレーターにアクセス

DataRobotは、データサイエンティストが選択したコーディング環境で完全に自動化されたワークフローを作成できる、詳細なAPIを提供しています。 このアクセラレーターは、DataRobotの機能とDatabricksによって提供されるSpark支援のノートブック環境を組み合わせる方法を示しています。

このノートブックでは、Databricksノートブックで取得・準備されたデータを使ってDataRobot上でモデルのコレクションをトレーニングするプロセスを紹介します。 その後、推奨されるモデルをデプロイし、DataRobotのエクスポート可能なスコアリングコードを使用して、Databricks Sparkクラスター上で予測を生成します。

このアクセラレーターノートブックでは、以下のアクティビティをカバーします。

  • トレーニングデータセットの取得。
  • 新しいDataRobotプロジェクトの構築。
  • 推奨モデルをデプロイ。
  • DataRobotのエクスポート可能なJavaスコアリングコードを使用したSparkを介したスコアリング。
  • DataRobotの予測APIによるスコアリング。
  • DataRobotのMLOpsエージェントフレームワークに監視データをレポート。
  • 新しいテーブルに結果を書き戻し。

更新しました February 20, 2024
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