Databricksを使用したエンドツーエンドのMLワークフロー¶

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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。