使生產毫升與Lakehouse規模

能夠滿足需求

從培訓一個簡單的模型來創建一個生產機器學習管道經常被視為挑戰。通常情況下,你必須克服障礙,如孤立的數據,不一致的工具和過於複雜的基礎設施。

productionizing毫升的關鍵是找到一個可伸縮的解決方案,每一步serverless和自動化。

學習磚Lakehouse平台簡化了你的旅程提供一個統一的、以數據為中心Beplay体育安卓版本的ML環境,使用相同的平台,為機器學習工具和治理你已經用你的餘生數據。

看現在學習如何:

• 攝取,準備和過程數據平台設計來處理大規模的ML培訓Beplay体育安卓版本
• 利用數據科學筆記本和MLflow培訓和跟蹤你的ML實驗——或者讓AutoML做實驗
• 部署模型作為serverless端點自動定量極快,節省成本,同時保持sla
• 監控你的部署模式漂移和準確性等重要指標