機器學習

basato su un'architettura湖景房Aperta，Databricks機器學習同意AI團隊ML DI準備Elaborare Dati，Snellisce la Collaborazione fra I Team E Standardizza tutto il ciclo di vita ML，Dalla Sperimentazione and produzione。

semplificare tutti gli aspetti dei dati per iil ml

poichédatabricksmlèbasatosu una piattaforma湖景房Aperta con三角洲湖，Il Team Di Machine LearningPotràAccedere，Esplorare E Qualsiasi tipo di dati in qualsiasiQuantità。le prosono prosono Essere trasformate在管道中di produzione con unamodalità自助服務senza dipendere dipendere dipendere dagli ingegneri dei dati。

自動機Il tracciamento e la constance degli esperimenti

托管的MLFLOW TRACCIA自動gli gli esperimenti e registra parametri，metriche，destioni di dati e codice，oltre agli agli artefatti dei modelli a ogni ciclo ciclo di Addestramento。SI POSSONO VisualIzzare Velocemente cicli precedenti，對抗I risultati e riprodurre un risultato passultato passultato，secondooffectità。Una volta la la版本migliore di un modello per la produzione，il modellopuòpuòessere escistrato nel nel型號注冊表i semplificare i passaggi di consegne lungo lungo tutto il ciclo divia vita vita vita delo sviluppo。

Gestire L'Intero ciclo di vita del modello con模型注冊表

una volta registrati，i modelli addestrati prossono essere gestiti in maniera collaborativa lungo tutto il ciclo di vita vita con模型注冊表。Si Psosono Gestire多元化版本I I Modelli Prossono Passare Attraverso diversi Stadi，Ad esempio sperimentazione，舞台，Produzione e Archiviazione。La Gestione del ciclo di vita si Integra con I Flussi di lavoro di批準E治理，con Controlli di Acconta basati sui Ruoli。通過郵件Offrono Un Ambiente di Collaborazione Ricco ricco ricco per I Tea di Gestione dei dati的評論。

實施Modelli Ml Su Larga Scala Con Bassa Latenza

DAL模型注冊表，I Modelli di Produzione prossono Essone eslimentati velocemente Utilizzando punteggi inAttivitàsularga Scala批量，在線上播放databricks在線服務bassa latenza tebor bassa latenza case to endpoint apipopt Api休息。Utilizzando IlFormato MLFLOW模型，模型注冊表Benefia di Integrazioni dell'ecosistema per un'Ampia gamma di emplineazioni，ad eSempio l'Enstallazione di contenitori docker su kubernetes caperuce iil caricamento di un modello su su su un modello su un un dispositivo。