Un guide complet de Databricks Lakehouse AI pour les scientifiques des données

Databricks Lakehouse AI: une approche centrée sur les données de l'AI générative

Databricks, un leader des solutions de données et d'IA, a dévoilé Lakehouse AI, la première plate-forme d'IA au monde intégrée directement dans la couche de données. Cette plate-forme innovante, présentée au Databricks Data AI Summit 2023, tire parti de la puissance de l'architecture Lakehouse pour rationaliser le développement et le déploiement d'applications génératrices d'IA. Ce tutoriel explore Lakehouse AI, ses caractéristiques clés et son rôle dans le cycle de vie moderne de l'apprentissage automatique.

Comprendre l'architecture Lakehouse

Avant de plonger dans Lakehouse AI, clarifions l'architecture du lac. Il combine l'évolutivité et la rentabilité d'un lac de données avec les capacités de gestion structurées d'un entrepôt de données.

• Data Lake: stocke les données brutes dans son format natif, offrant une flexibilité mais potentiellement manquant d'organisation et de gouvernance. Considérez-le comme un grand référentiel de données non organisé.

• Entrepôt de données: stocke des données structurées et traitées optimisées pour l'analyse et les rapports. C'est comme une bibliothèque bien organisée, facilement accessible pour l'interrogation.

L'architecture Lakehouse comble cet écart, offrant à la fois la flexibilité d'un lac de données et la gouvernance d'un entrepôt de données.

Qu'est-ce que Lakehouse Ai?

Lakehouse AI intègre l'IA et l'apprentissage automatique directement dans l'architecture du Lakehouse. Cela permet le développement, la formation et le déploiement de modèles d'IA en utilisant les vastes ressources du lac Data sans migration des données. Les avantages clés incluent l'accès direct aux données, l'architecture simplifiée et les informations en temps réel.

composants centraux de Lakehouse Ai

Plusieurs composants centraux Power Lakehouse Ai:

• Recherche de vecteurs: Active la recherche sémantique via des ensembles de données massifs à l'aide de Vector Incompeddings, allant au-delà des recherches traditionnelles basées sur les mots clés.

• Modèles organisés: Modèles pré-formés (comme MPT-7B, Falcon-7B et diffusion stable) disponibles sur le marché de Databricks, optimisé pour l'intégration et diverses tâches d'IA.

• Automl: automatise le processus de développement du modèle d'apprentissage automatique, ce qui le rend accessible aux utilisateurs ayant différents niveaux d'expertise. Comprend désormais un réglage fin pour les modèles d'IA génératifs.

• Surveillance du lac: surveille la qualité des données et les performances du modèle, fournissant des informations et des alertes pour la gestion proactive des problèmes.

Gouvernance unifiée avec catalogue d'unité

Le catalogue Unity Databricks fournit une gouvernance unifiée entre les données, les modèles et les actifs d'IA, rationalisant le contrôle d'accès, la collaboration, la surveillance et l'action. Un portail de gouvernance central offre une vue complète du statut de gouvernance de la plateforme.

Développement d'apprentissage automatique de bout en bout

Lakehouse AI rationalise tout le cycle de vie de l'apprentissage automatique:

1. Préparation des données et ingénierie des fonctionnalités: Tire de l'exécution de Databricks ML Runtime and Feature Store pour une gestion efficace des données et une cohérence des fonctionnalités.

2. Modèle d'ingénierie: Utiliser des modèles organisés ou former des modèles personnalisés en utilisant divers cadres dans l'environnement de données.

3. Évaluation et expérimentation du modèle: Utilisez MLFlow pour le suivi, la reproductibilité et le partage des expériences.

4. Déploiement du modèle et Mlops: Déployer les modèles sous forme de points de terminaison reposants en utilisant un modèle servant une intégration facile et des prédictions en temps réel.

5. Surveillance et évaluation: Utilisez des tableaux de surveillance et d'inférence Lakehouse pour le suivi continu des performances, la détection de dérive et le débogage.

Conclusion

DATABRICKS Lakehouse AI offre une plate-forme puissante et efficace pour construire et déployer des applications d'IA génératives. Son approche centrée sur les données, combinée à sa suite complète d'outils et de fonctionnalités, simplifie l'intégralité du cycle de vie de l'apprentissage automatique, permettant aux organisations de débloquer le plein potentiel de leurs données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!