머신러닝

databricks머신머신러닝은레이크하우스아키텍처아키텍처기반，ml팀에서데이터를를준비하고처리하도록지원팀간협업을간소화하며실험프로덕션까지전체전체전체까지까지까지전체까지화화화

아이터의의모든측면을ml에맞게간소화

databricks ml은오픈레이크하우스토대를기반으로（三角洲湖照片수있습니다。

실험실험추적과거버넌스자동화

관리형mlflow는실험과로그매개변수，메트릭，데이터와코드관리를자동추적하며트레에에이전실행실행을신속신속확인하고결과를비교하며필요한과거결과를를재현수도수도수도수도프로덕션할모델의가장좋은버전을확인했다면，이를모델레지스트리에등록하면배포수명주기에따라핸드오프를간소화할수있습니다。

모델레지스트리로모델수명주기전체관리

트레이닝을을마친모델을등록하면모델레지스트리사용모델모델의수명주기내내협업방식모델모델을관리할수수모델은실험，스테이징，프로덕션과보관등다양한단계를거치면서버전을관리하고이동할수있습니다。00메모메모이메일알림으로데이터팀팀에게풍성한협업환경을제공

대규모，짧은레이턴시로ml모델배포

모델레지스트리에서는확장하려면일괄점수매기기사용해프로덕션모델신속하게배포되고아니면아니면아니면아니면아니면아니면같같같같의경우같같서빙경우경우경우을용서빙의모델레지스트리는mlflow model형식.을따르기때문에，Kubernetes에多克爾컨테이너를배포하는것과같이다양한종류의배포에적합한에코시스템통합이유리하고，아니면디바이스에모델을로드할수도있습니다。