機器學習
Accélérez vos projets d'IA grâce à une approche du machine learning axée sur les données
Plongez dans le machine learning sur Databricks
建立在一個開放的lakehouseDatabricks Machine Learning使ML團隊能夠準備和處理數據，簡化跨團隊協作，並標準化從實驗到生產的整個ML生命周期。
再加上6百萬美元économies
CONA服務利用Databricks為供應鏈提供完整的優化服務。
3,9百萬盧比économies
Via s'appuie sur l'學徒automatique pour prévoir avec précision la demande, réduisant ainsi les coûts de calculate de 25%。
加上de 5000萬de美元de réduction des coûts
安進améliore la協作en matière de science des données pour accélérer la découverte de médicaments et réduire les coûts opérationnels。
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Simplifier toutes les données pour le ML
Simplifier toutes les données pour le ML
法國數據中心lakehouse優雅的三角洲湖， vous permettez à vos équipes de ML d'accéder à tout type de données, de les explorer et de les préparer et ce， à n'import quelle échelle。transformmez des fonctionnalités en pipelines de production disponibles en libre-service sans dépendre du support de l'ingénierie des données。
生存和管理自動化expériences
生存和管理自動化expériences
管理MLflow套裝自動化les paramètres de vos測試等日誌，les métriques, le contrôle de版本des données等代碼，ainsi que les artifact de modèle à chque exécution d'entraînement。你的速度速度exécutions précédentes，比較速度résultats和複製速度résultat précédemmentUne fois que vous avez identifié la meilleure version d'un modèle pour la production, enregistrez-la dans le registre des modèles pour simplifier les transfertout au long du cycle de déploiement。
Gérez l'intégralité du cycle de vie des modèles, des données à la生產和投資。
Gérez l'intégralité du cycle de vie des modèles, des données à la生產和投資。
Une fois que les modèles entraînés sont enregistrés, vous pouvez les gérer de manière合beplay娱乐ios作的生命周期à l'aide du registry des modèles。Les modèles peuvent être versionnés et passer par différentes étapes, comme l'expérimentation, la pré-production, la production et l' archiivage。La gestion du cycle de vie 'intègre aux工作流d' approval and de gouvernance des contrôles d'accès basés sur les rôles。Les commentaires et Les notifications par e-mail offrent un environment de collaboration riche aux équipes chargées des données。
Déployer des modèles de ML à故障延遲等à大échelle
Déployer des modèles de ML à故障延遲等à大échelle
Déployez des modèles unseul clic sans vous inquiéter de la gestion des servers ou des contraintes échelle。Avec數據，你的pouvez déployer vos modèles即刻點確定api REST和導入où。Et toujours avec une disponibilité de niveau企業。
Les composants du product
筆記本collaboratifs
Les notebook Databricks prennent native en charge Python, R, SQL和Scala。Les utilisateurs peuvent ainsi travailler avec Les languages et bibliothèques de leur choix pour extraire, visualiser et partager des information。
運行時機器學習
Accès en unclic à des集群ML préconfigurés, optimisés et basés sur une distribution évolutive et et fiable des frameworks ML les plus populaires (tels que PyTorch, TensorFlow et scikit-learn)， avec des optimologies intégrées pour des performance inégalées dans toute l'entreprise。
Magasin de fonctionnalités
Facilitez la réutilisation des fonctionnalités grâce à une recherche de fonctionnalités basée sur le lignage de données exploles sources de données enregistrées automatiquement。Rendez vos fonctionnalités disponibles pour l'學徒grâce à un déploiement de modèle simplifié ne nécessitant pas de修改de l'應用客戶端。
AutoML
Offrez à chacun, des experts du ML aux data scientists, une approche«玻璃盒子»de l' automnissant non seument le modèle le plus performant mais générant aussi un code qui sera par la suite affiné par des experts。
Mlflow administre
Conçu à partir de MLflow - la première plateforme開源au monde pour le cycle de vie du ML - Managed MLflow助手les modèles ML à passer rapidement de la phase de test à la production, avec un haut niveau de sécurité， de fiabilité et d'évolutivité à l'échelle de l'entreprise。
Mise à disposition de modèles de niveau production
擴散des modèles à n' importte quelle échelle et en unclic grâce à l'option de計算無服務器。
監管des modèles
監測業績modèles和臨時企業指標發生率réel。數據庫提供une visibilité et une traçabilité de bout en bout, des modèles en production aux systèmes de données source。La plateforme permet d'analyser le modèle et La qualité des données tout au long du cycle de vie du machine learning, et donc d'identifier les problèmes avant qu'ils n'aient un impact。
Referentiels
reppos permet aux ingénieurs de suivre les工作流Git dans Databricks。Ainsi, les équipes data peuvent exploiter les工作流de CI / CD automatisés等la portabilité du code。
