数据库머신러닝은오픈레이크하우스아키텍처기반으로,毫升팀에서데이터를준비하고처리하도록지원하고팀간협업을간소화하며실험부터프로덕션까지전체毫升수명주기를표준화합니다。
데이터의모든측면을
Ml에맞게간소화
Databricks ML은오픈레이크하우스토대를기반으로(三角洲湖사용)빌드하여,머신러닝팀에서규모와관계없이어떤유형의데이터든액세스,탐색하고준비하도록지원할수있습니다。데이터엔지니어링의 지원에 의존하지 않고 셀프 서비스 방식으로 여러 가지 특징을 프로덕션 파이프라인으로 전환할 수 있습니다.
실험추적과거버넌스자동화
관리형MLflow는실험과로그매개변수,메트릭,데이터와코드버전관리를자동으로추적하며트레이닝을실행할때마다모델아티팩트도추적합니다。이전실행을신속하게확인하고결과를비교하며필요한경우과거결과를재현할수도있습니다。프로덕션할모델의가장좋은버전을확인했다면,이를모델레지스트리에등록하면배포수명주기에따라핸드오프를간소화할수있습니다。
데이터에서프로덕션까지유연하게모든모델수명주기관리
트레이닝을마친모델을등록하면모델레지스트리를사용해모델의수명주기내내협업방식으로모델을관리할수있습니다。모델은실험,스테이징,프로덕션과보관등다양한단계를거치면서버전을관리하고이동할수있습니다。수명주기관리는역할기반액세스관리에따라승인및거버넌스워크플로와통합됩니다。메모와이메일알림으로데이터팀에게풍성한협업환경을제공합니다。
대규모，짧은레이턴시로
Ml모델배포
서버관리나확장에대한제약을걱정할필없이클릭한번으로모델을배포하세。砖를사용하면엔터프라이즈급가용성으로어디에나REST API엔드포인트로모델을배포할수있습니다。
제품구성소
数据库로마이그레이션
데이터사일로,느린성능,Hadoop이나엔터프라이즈데이터웨어하우스에서발생하는높은비용에지치셨나요?모든데이터,분석및AI사용사례를위한현대적플랫폼,砖레이크하우스로마이그레이션하세요。
