このチュートリアル ノートブックでは、データの読み込み、データの視覚化、並列ハイパーパラメーター最適化の設定、MLflow を使用して結果を確認し、モデルを登録し、Spark UDF に登録されたモデルを使用して新しいデータに対して推論を実行するなど、Azure Databricks でディープ ラーニング モデルをトレーニングするエンド ツー エンドの例を示します。
このノートブックでは、GPU で高速化されたテンソル計算とディープ ラーニング ネットワークを構築するための高度な機能を提供する Python パッケージである PyTorch を使用します。
準備ができたら、モザイク AI モデル サービングを使用してモデルをデプロイできます。