Question#23(DP-100)
ML-workspace という名前の Azure Machine Learning ワークスペースを作成しました。また、DB-workspace という名前の Azure Databricks ワークスペースを作成しました。DB-workspace には DB-cluster という名前のクラスターが含まれています。
DB-workspace にインポートしたノートブックからの実験を DB-cluster を使用して実行する必要があります。
DB-cluster で実行されている実験によって生成された MLflow のメトリックとアーティファクトを ML-workspace を使用して追跡する必要があります。この解決策はカスタム コードの必要性を最小限に抑える必要があります。
何をすべきですか？
正解：B
Azure Databricks ワークスペースと Azure Machine Learning ワークスペースをリンクすることで、Databricks で実行される MLflow 実験のメトリックとアーティファクトを自動的に Azure ML に追跡させることができます。 DB-workspace の設定画面から「Azure ML ワークスペースのリンク」オプションを構成するだけで済み、カスタム コードをほとんど書かずに MLflow トラッキングを有効化できます。 A の「詳細ログ」オプションは Azure ML への自動追跡機能ではありません。C のアタッチ済みコンピューティングは ML-workspace から Databricks を使う場合の設定ですが、MLflow メトリック追跡の最小コード解決策ではありません。D はコンピューティング クラスターの新規作成であり要件に合いません。
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