教程:ML工程
这里列出的快速入门和教程可以帮助您快速入门Databricks上的机器学习。每个都包含一个笔记本，可以导入并在自己的Databricks工作区中运行。他们说明了如何在机器学习生命周期中使用Databricks，包括数据加载和准备;模型训练、调优和推断;以及模型部署和管理。他们展示了有用的工具，例如Hyperopt对于自动超参数调优，MLflow跟踪以及模型开发的自动记录，还有模型注册用于模型管理。
请注意
要运行任何这些教程中包含的笔记本，请单击
在教程页的笔记本上方。在你的Databricks工作区浏览器中,选择进口从任何文件夹菜单和粘贴URL。要运行一个笔记本，必须有一个集群来运行它。有关创建集群和运行笔记本的详细信息，请参见教程:使用笔记本查询数据．
对于刚接触Databricks的用户
作为Databricks机器学习的新用户，最好的开始是:
遵循教程:使用笔记本查询数据快速入门。
运行Databricks机器学习环境中包含的产品内快速入门笔记本电脑。
这本笔记本说明了使用Databricks进行机器学习的许多好处，包括使用MLflow跟踪模型开发和并行超参数调优运行。笔记本电脑向您介绍如何加载数据，训练和调优模型，比较和分析模型性能，并使用模型进行推理。
运行产品内快速入门笔记本:
登录到Databricks工作空间并转到Databricks Machine Learning基于人物的环境。
要更改角色，请单击Databricks徽标下面的图标
，并选择机器学习．
关于Databricks机器学习开始页面,点击入门指南在右上方。
，并选择机器学习．
scikit-learn教程
笔记本 |
需求 |
特性 |
|---|---|---|
Databricks Runtime 7.5 ML或以上 |
分类模型，MLflow，使用Hyperopt和MLflow进行自动超参数调优 |
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Databricks运行时ML |
分类模型，MLflow，自动超参数调优与Hyperopt和MLflow，模型注册 |
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Databricks运行时ML |
分类模型，MLflow，使用Hyperopt和MLflow的自动超参数调优，XGBoost，模型注册表，模型服务 |