Udostępnij przez

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w usłudze Databricks

Buduj, wdrażaj i zarządzaj aplikacjami sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego za pomocą Mosaic AI, która jest zintegrowaną platformą, łączącą cały cykl życia sztucznej inteligencji, od przygotowania danych do monitorowania produkcji.

Aby zapoznać się z zestawem samouczków, które ułatwiają rozpoczęcie pracy, zobacz Samouczki dotyczące sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

Tworzenie aplikacji generacyjnych sztucznej inteligencji

Twórz i wdrażaj aplikacje sztucznej inteligencji klasy korporacyjnej, takie jak dostosowane modele językowe dużej skali, agenci sztucznej inteligencji i generowanie wspomagane wyszukiwaniem.

Feature Description
Plac zabaw dla sztucznej inteligencji Prototypowanie i testowanie modeli generatywnej sztucznej inteligencji bez potrzeby kodowania i dostrajania parametrów.
Agent Bricks Proste podejście do tworzenia i optymalizowania systemów agentów sztucznej inteligencji specyficznych dla domeny wysokiej jakości dla typowych przypadków użycia sztucznej inteligencji.
Modele podstawowe Służyć najnowocześniejsze LLMs, w tym Meta Llama, Anthropic Claude i OpenAI GPT za pomocą bezpiecznych, skalowalnych interfejsów API.
Framework agentów Mosaic AI Twórz i wdrażaj agentów jakości produkcyjnej, w tym aplikacji RAG i systemów z wieloma agentami przy użyciu języka Python.
MLflow for GenAI Mierzenie, ulepszanie i monitorowanie jakości w całym cyklu życia aplikacji GenAI przy użyciu metryk opartych na sztucznej inteligencji i kompleksowej możliwości obserwacji śledzenia.
Wyszukiwanie wektorów Przechowuj i przeszukuj wektory osadzeń z automatyczną synchronizacją z bazą wiedzy w aplikacjach RAG.
Bezserwerowe obliczenia procesora GPU Dostosowywanie obciążeń uczenia głębokiego dla pojedynczych i wielowęzłowych operacji na potrzeby trenowania i dostrajania modeli niestandardowych przy użyciu ulubionych frameworków i uzyskiwanie najnowocześniejszych wyników w zakresie efektywności, działania i jakości.
Dostrajanie modelu podstawowego Dostosowywanie modeli podstawowych przy użyciu własnych danych w celu zoptymalizowania wydajności określonych aplikacji.

Trenowanie klasycznych modeli uczenia maszynowego

Tworzenie modeli uczenia maszynowego za pomocą zautomatyzowanych narzędzi i środowisk programistycznych do współpracy.

Feature Description
AutoML Automatycznie twórz modele wysokiej jakości z minimalnym kodem przy użyciu zautomatyzowanej inżynierii cech i dostrajania hiperparametrów.
Databricks Runtime dla uczenia maszynowego Wstępnie skonfigurowane klastry z obsługą TensorFlow, PyTorch, Keras oraz GPU w celu rozwoju uczenia głębokiego.
Śledzenie MLflow Śledzenie eksperymentów, porównywanie wydajności modelu i zarządzanie pełnym cyklem projektowania modelu.
Inżynieria charakterystyk Tworzenie i udostępnianie funkcji oraz zarządzanie nimi za pomocą zautomatyzowanych potoków danych i odnajdywania funkcji.
Notatniki Databricks Środowisko współpracy programistycznej z obsługą Python, R, Scala i SQL dla przepływów pracy związanych z uczeniem maszynowym.

Trenowanie modeli uczenia głębokiego

Używanie wbudowanych struktur do opracowywania modeli uczenia głębokiego.

Feature Description
Trenowanie rozproszone Przykłady rozproszonego uczenia głębokiego przy użyciu technologii Ray, TorchDistributor i DeepSpeed.
Najlepsze rozwiązania dotyczące uczenia głębokiego w usłudze Databricks Najlepsze rozwiązania dotyczące uczenia głębokiego w usłudze Databricks.
PyTorch Trenowanie jednowęźle i rozproszone przy użyciu narzędzia PyTorch.
TensorFlow Trenowanie na pojedynczym węźle oraz trenowanie rozproszone z użyciem bibliotek TensorFlow i TensorBoard.
Rozwiązania referencyjne Rozwiązania referencyjne dotyczące uczenia głębokiego.

Wdrażanie i obsługa modeli

Wdrażanie modeli w środowisku produkcyjnym przy użyciu skalowalnych punktów końcowych, wnioskowania w czasie rzeczywistym i monitorowania klasy korporacyjnej.

Feature Description
Obsługa modelu Wdróż niestandardowe modele i moduły LLM jako skalowalne punkty końcowe REST z automatycznym skalowaniem i obsługą procesora GPU.
Brama sztucznej inteligencji Nadzorowanie i monitorowanie dostępu do generowania modeli sztucznej inteligencji za pomocą śledzenia użycia, rejestrowania ładunków i mechanizmów kontroli zabezpieczeń.
Modele zewnętrzne Integracja modeli zewnętrznych hostowanych poza usługą Databricks z ujednoliconym zarządzaniem i monitorowaniem.
Interfejsy API modelu bazowego Uzyskiwanie dostępu do najnowocześniejszych otwartych modeli hostowanych przez usługę Databricks i wykonywanie zapytań o nie.

Monitorowanie i zarządzanie systemami uczenia maszynowego

Zapewnij jakość modelu, integralność danych i zgodność z kompleksowymi narzędziami do monitorowania i zapewniania ładu.

Feature Description
Katalog Unity Zarządzanie danymi, funkcjami, modelami i funkcjami za pomocą ujednoliconej kontroli dostępu, śledzenia pochodzenia i odnajdywania.
Profilowanie danych Monitoruj jakość danych, wydajność modelu oraz dryf przewidywań przy użyciu zautomatyzowanych alertów i analizy przyczyn źródłowych.
Wykrywanie anomalii Monitoruj świeżość i kompletność danych na poziomie wykazu.
MLflow dla modeli Śledzenie, ocenianie i monitorowanie aplikacji generacyjnych sztucznej inteligencji w całym cyklu projektowania.

Produkcja przepływów pracy uczenia maszynowego

Skalowanie operacji uczenia maszynowego przy użyciu zautomatyzowanych przepływów pracy, integracji/ciągłego wdrażania i potoków gotowych do produkcji.

Feature Description
Modele w katalogu Unity Rejestr modeli w Unity Catalog umożliwia scentralizowane zarządzanie modelem i cyklem życia modelu, w tym wdrożeniami.
Zadania lakeflow Buduj zautomatyzowane przepływy pracy oraz potoki ETL gotowe do produkcji, przeznaczone do przetwarzania danych na potrzeby uczenia maszynowego.
Ray na platformie Databricks Skalowanie obciążeń uczenia maszynowego przy użyciu przetwarzania rozproszonego na potrzeby trenowania i wnioskowania modelu na dużą skalę.
Przepływy pracy metodyki MLOps Zaimplementuj od końca do końca MLOps przy użyciu zautomatyzowanych potoków trenowania, testowania i wdrażania.
Integracja z usługą Git Kontrola wersji kodu i notesów uczenia maszynowego z bezproblemową integracją z usługą Git i współpraca w ramach rozwoju.
  • Last updated on