データ科学者向けのDatabricks LakehouseAIの包括的なガイド

Databricks Lakehouse AI：生成AI

へのデータ中心のアプローチ データおよびAIソリューションのリーダーである

Databricksは、データレイヤーに直接統合された世界初のAIプラットフォームであるLakehouse AIを発表しました。 Databricks Data AI Summit 2023で紹介されているこの革新的なプラットフォームは、レイクハウスアーキテクチャの力を活用して、生成AIアプリケーションの開発と展開を合理化します。このチュートリアルでは、Lakehouse AI、その主要な機能、および現代の機械学習ライフサイクルにおけるその役割を探ります。

レイクハウスアーキテクチャを理解

レイクハウスAIに飛び込む前に、レイクハウスアーキテクチャを明確にしましょう。 データ湖のスケーラビリティと費用対効果と、データウェアハウスの構造化された管理機能を組み合わせています。

データ湖：
• 生データをネイティブ形式で保存し、柔軟性を提供しますが、組織とガバナンスが不足している可能性があります。 それを大規模で組織化されていないデータリポジトリと考えてください

データウェアハウス：

分析とレポートのために最適化された構造化された処理されたデータを保存します。 これは、よく組織されたライブラリのようなもので、クエリに簡単にアクセスできます

レイクハウスアーキテクチャはこのギャップを橋渡しし、データレイクの柔軟性とデータウェアハウスのガバナンスの両方を提供します。

レイクハウスaiとは何ですか？

Lakehouse AIは、AIと機械学習をLakehouseアーキテクチャに直接統合します。これにより、データ移行なしでデータレイクの膨大なリソースを使用して、AIモデルの開発、トレーニング、展開が可能になります。 主な利点には、直接データアクセス、簡素化されたアーキテクチャ、リアルタイムの洞察が含まれます。 Lakehouse aiのコアコンポーネント

いくつかのコアコンポーネントPower Lakehouse AI：

ベクトル検索：

ベクター埋め込みを使用して、大規模なデータセットを介してセマンティック検索を有効にし、従来のキーワードベースの検索を超えています。

キュレーションモデル：

>統合およびさまざまなAIタスクのために最適化されたDatabricks Marketplaceで利用可能な事前訓練モデル（MPT-7B、FALCON-7B、および安定した拡散など）。

• automl：機械学習モデル開発プロセスを自動化し、さまざまなレベルの専門知識を持つユーザーがアクセスできるようにします。 生成AIモデルの微調整が含まれるようになりました



• レイクハウスの監視：データの品質とモデルのパフォーマンスを監視し、積極的な問題管理のための洞察とアラートを提供します。

Unityカタログを使用した統一ガバナンス

DataBricks Unity Catalogは、データ、モデル、AI資産間で統一されたガバナンスを提供し、アクセス制御、コラボレーション、監視、およびアクションを合理化します。 中央ガバナンスポータルは、プラットフォームのガバナンスステータスの包括的なビューを提供します。

エンドツーエンドの機械学習開発 Lakehouse AIは、機械学習ライフサイクル全体を合理化します：

データの準備と機能エンジニアリング：

DataBricks MLランタイムと機能ストアを活用して、効率的なデータ管理と機能の一貫性。

モデルエンジニアリング：

Databricks環境内のさまざまなフレームワークを使用して、キュレーションモデルを使用するか、カスタムモデルをトレーニングします。

2. モデルの評価と実験：実験の追跡、再現性、共有にMLFLOWを使用します。

モデルの展開＆mlops：

モデルとしてモデルをデプロイするモデルを使用して、簡単な統合とリアルタイム予測のためにモデルを使用しています。

4. 監視と評価：
継続的なパフォーマンス追跡、ドリフト検出、デバッグのために、レイクハウスの監視と推論表を使用します。

結論

Databricks Lakehouse AIは、生成AIアプリケーションを構築および展開するための強力で効率的なプラットフォームを提供します。 そのデータ中心のアプローチは、包括的なツールと機能のスイートと組み合わせて、機械学習ライフサイクル全体を簡素化し、組織がデータの最大限の可能性を解き放つことができます。

以上がデータ科学者向けのDatabricks LakehouseAIの包括的なガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。