Paralelizar o ajuste de hiperparâmetro do Hyperopt
Observação
A versão de código aberto do Hyperopt não está mais sendo mantida.
O Hyperopt será removido na próxima versão principal do DBR ML. O Azure Databricks recomenda usar o Optuna para uma experiência semelhante e acesso a algoritmos de ajuste de hiperparâmetros mais atualizados.
Este notebook mostra como usar o Hyperopt para paralelizar cálculos de ajuste de hiperparâmetro. Ele usa a classe SparkTrials para distribuir automaticamente cálculos entre os trabalhos do cluster. Ele também ilustra o rastreamento de MLflow automatizado de execuções do Hyperopt para que você possa salvar os resultados para mais tarde.
Paralelizar o ajuste de hiperparâmetro com o notebook de acompanhamento de MLflow automatizado
Após a execução das ações na última célula do notebook, sua interface do usuário do MLflow deverá exibir:
