Ein umfassender Leitfaden für Datenbäume Lakehouse AI für Datenwissenschaftler

Databricks LAKEHOUSE AI: Ein datenorientierter Ansatz zur generativen AI

Databricks, ein Anbieter von Daten- und AI -Lösungen, hat Lakehouse AI vorgestellt, die weltweit erste KI -Plattform, die direkt in die Datenschicht integriert ist. Diese innovative Plattform, die auf dem Databricks Data AI Summit 2023 vorgestellt wurde, nutzt die Leistung der Lakehouse -Architektur, um die Entwicklung und Bereitstellung generativer KI -Anwendungen zu optimieren. In diesem Tutorial wird Lakehouse AI, ihre wichtigsten Merkmale und seine Rolle im modernen Lebenszyklus für maschinelles Lernen untersucht.

Verständnis der Lakehouse Architecture

Bevor Sie in die Lakehouse AI eintauchen, klären wir die Lakehouse -Architektur. Es kombiniert die Skalierbarkeit und Kostenwirksamkeit eines Datensees mit den strukturierten Verwaltungsfähigkeiten eines Data Warehouse.

• Data Lake: speichert Rohdaten in seinem nativen Format und bietet Flexibilität, aber möglicherweise mangelnde Organisation und Governance. Betrachten Sie es als ein großes, unorganisiertes Datenrepository.

• Data Warehouse: speichert strukturierte, verarbeitete Daten, die für die Analyse und Berichterstattung optimiert sind. Es ist wie eine gut organisierte Bibliothek, die zum Abfragen leicht zugänglich ist.

Die Lakehouse -Architektur überbrückt diese Lücke und bietet sowohl die Flexibilität eines Datensees als auch die Regierungsführung eines Data Warehouse.

Was ist Lakehouse ai?

Lakehouse AI integriert KI und maschinelles Lernen direkt in die Lakehouse -Architektur. Dies ermöglicht die Entwicklung, Schulung und Bereitstellung von KI -Modellen mithilfe der umfangreichen Ressourcen des Data Lake ohne Datenmigration. Zu den wichtigsten Vorteilen gehören direkter Datenzugriff, vereinfachte Architektur und Echtzeit-Erkenntnisse.

Kernkomponenten von Lakehouse ai

Mehrere Kernkomponenten Power Lakehouse AI:

• Vektorsuche: Ermöglicht die semantische Suche durch massive Datensätze mithilfe von Vektor-Einbettungen, die über herkömmliche keyword-basierte Suchen hinausgehen.

• kuratierte Modelle: Vorausgebildete Modelle (wie MPT-7b, Falcon-7b und stabile Diffusion), die auf dem Datenbankmarkt verfügbar sind, optimiert für die Integration und verschiedene KI-Aufgaben.

• automl: automatisiert den Modellentwicklungsprozess für maschinelles Lernen und macht es Benutzern mit unterschiedlichem Fachwissen zugänglich. Enthält nun Feinabstimmungen für generative KI-Modelle.

• LAKEHOUSE Monitoring: Überwägt die Datenqualität und die Modellleistung der Daten, die Erkenntnisse und Warnungen für proaktives Problemmanagement bereitstellen.

Unified Governance mit Unity Catalog

Databricks Unity -Katalog bietet einheitliche Governance für Daten, Modelle und KI -Assets, um die Zugriffskontrolle, die Zusammenarbeit, die Überwachung und die Aktion zu optimieren. Ein zentrales Governance -Portal bietet einen umfassenden Überblick über den Governance -Status der Plattform.

End-to-End-Entwicklung für maschinelles Lernen

Lakehouse AI strahlt den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens:

1. Datenvorbereitung und Feature Engineering: Nutzen Sie Datenbanken ML Laufzeit und Feature Store für effiziente Datenverwaltung und Funktionskonsistenz.

2. Modell Engineering: Verwenden Sie kuratierte Modelle oder trainieren Sie benutzerdefinierte Modelle mit verschiedenen Frameworks in der Umgebung mit Datenbank.

3. Modellbewertung und Experimentieren: Verwenden Sie MLFlow für die Versuchsverfolgung, Reproduzierbarkeit und Freigabe.

4. Modellbereitstellung & MLOPS: Modelle als erholsame Endpunkte mithilfe von Modelldiensten für einfache Integration und Echtzeitvorhersagen bereitstellen.

5. Überwachung und Bewertung: Verwenden Sie die Überwachung von Lakehouse und Inferenztabellen für kontinuierliche Leistungsverfolgung, Driftkennung und Debugging.

Schlussfolgerung

Databricks Lakehouse AI bietet eine leistungsstarke und effiziente Plattform für den Aufbau und die Bereitstellung generativer KI -Anwendungen. Sein datenzentrierter Ansatz vereinfacht in Verbindung mit seiner umfassenden Suite von Tools und Merkmalen den gesamten Lebenszyklus für maschinelles Lernen und ermöglicht Unternehmen, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEin umfassender Leitfaden für Datenbäume Lakehouse AI für Datenwissenschaftler. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!