机器学习

Ihre KI-Projekte mit einem datenzentrierten Ansatz für机器学习beschleunigen

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Databricks机器学习系统Lakehouse-Architektur。Die Lösung unterstützt ML-Teams bei der Aufbereitung and Verarbeitung von Daten, optimiert Die teamübergreifende Zusammenarbeit and standardisiert den gesamten Lebenszyklus von der experimenterphase bis zur production。

图表“冒犯数据湖屋”

图形“MLflow-Prognosekennzahlen”

Alle Datenaspekte für ML vereinfachen

Da Databricks ML auf einer offenenLakehouse-Grundlage麻省理工学院三角洲湖aufsetzt, ermöglichen Sie es Ihren机器学习团队damit, auf Daten jeglichen类型和Umfangs zuzugreifen, Sie zu untersuchen和aufzubereiten。Verwandeln Sie Funktionen in production spelines mit Self-Service-Unterstützung, ohne auf den Support Ihrer Data Engineers angewiesen zu sein。

跟踪和治理für自动化实验

管理MLflow verfolgt Ihre实验自动完成和protokolliert参数,kenzahlen, die Versionierungen von Daten和Code sowie模型,fakte bei jedem训练。Sie können frühere Durchläufe unkompliziert einsehen, Ergebnisse vergleichen and frühere Resultate nach Bedarf reproduction。Sobald Sie die für die production am besten geeignete model version ermittelt haben, registreren Sie Sie in der modelellregistrierung, um die Übergabe während des Bereitstellungslebenszyklus einfacher zu gestalten。

实验自动化(Beispiel)

Aktivitaten (Beispiel)

登gesamten模型,本,zyklus von, Daten bis zur生产和zurück verwalten

全国注册管理培训模型können注册管理模型während全国注册管理培训培训模型während。模型können版本werden和verschiedene体育场durchlaufen, z. B.实验,分期,生产和存档。Das Lebenszyklusmanagement lässt sich in Genehmigungs- und治理-工作流mit rollenbasiter Zugriffskontrolle integreren。Kommentare und E-Mail-Benachrichtigungen ermöglichen eine intensive Zusammenarbeit der Datenteams。

ml模型在großem Umfang mit niedriger Latenz bereitstellen

Stellen Sie model mit einem einzigen Klick bereit, ohne sich um Serververwaltung oder Skalierungseinschränkungen kümmern zu müssen。Mit Databricks können Sie Ihre model überall als REST-API-Endpunkte Mit Verfügbarkeit auf Unternehmensniveau bereitstellen。

图形“MLflow-Modellregister”

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Produktkomponenten

Zu Databricks migrieren

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我在阿尔兹内米特尔的生活中

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