Panduan Komprehensif untuk Databricks Lakehouse AI untuk Saintis Data

Databricks Lakehouse AI: Pendekatan Data-Centric untuk Generatif AI

Databricks, pemimpin dalam data dan penyelesaian AI, telah melancarkan Lakehouse AI, platform AI pertama di dunia yang disatukan terus ke dalam lapisan data. Platform inovatif ini, yang dipamerkan di Data Data Data AI Summit 2023, memanfaatkan kuasa seni bina Lakehouse untuk menyelaraskan pembangunan dan penggunaan aplikasi AI generatif. Tutorial ini meneroka Lakehouse AI, ciri utamanya, dan peranannya dalam kitaran hayat pembelajaran mesin moden.

Memahami Senibina Lakehouse

Sebelum menyelam ke Lakehouse AI, mari kita jelaskan seni bina Lakehouse. Ia menggabungkan skalabiliti dan keberkesanan kos tasik data dengan keupayaan pengurusan berstruktur gudang data.

• Data Lake: Menyimpan data mentah dalam format asalnya, menawarkan fleksibiliti tetapi berpotensi kurang organisasi dan tadbir urus. Fikirkannya sebagai repositori data yang besar dan tidak teratur.

• gudang data: menyimpan data berstruktur, diproses yang dioptimumkan untuk analisis dan pelaporan. Ia seperti perpustakaan yang teratur, mudah diakses untuk pertanyaan.

Senibina Lakehouse menjembatani jurang ini, menawarkan kedua -dua fleksibiliti tasik data dan tadbir urus gudang data.

apa itu Lakehouse ai?

Lakehouse AI mengintegrasikan AI dan pembelajaran mesin terus ke dalam seni bina Lakehouse. Ini membolehkan pembangunan, latihan, dan penggunaan model AI menggunakan sumber yang luas di Data Lake tanpa penghijrahan data. Faedah utama termasuk akses data langsung, seni bina yang mudah, dan pandangan masa nyata.

komponen teras Lakehouse ai

Beberapa komponen teras Power Lakehouse AI:

Carian vektor:

membolehkan carian semantik melalui dataset besar menggunakan embedding vektor, melampaui carian berasaskan kata kunci tradisional.

Model yang dikendalikan oleh MPT-7B, FALCON-7B, dan penyebaran stabil) yang terdapat di pasaran Databricks, dioptimumkan untuk integrasi dan pelbagai tugas AI.

• AUTOML: mengautomasikan proses pembangunan model pembelajaran mesin, menjadikannya mudah diakses oleh pengguna dengan pelbagai kepakaran. Kini termasuk penalaan halus untuk model AI generatif.

• pemantauan Lakehouse: memantau kualiti data dan prestasi model, memberikan pandangan dan makluman untuk pengurusan isu proaktif.

Tadbir Urus Bersatu dengan Katalog Perpaduan

Databricks Unity Catalog menyediakan tadbir urus bersatu merentasi data, model, dan aset AI, menyelaraskan kawalan akses, kerjasama, pemantauan, dan tindakan. Portal Tadbir Urus Pusat menawarkan pandangan yang komprehensif mengenai status tadbir urus platform.

pembangunan pembelajaran mesin akhir-ke-akhir

Lakehouse AI menyelaraskan keseluruhan kitaran hayat pembelajaran mesin:

Penyediaan Data & Kejuruteraan Ciri:
1. Leverage Databricks ML Runtime and Feature Store untuk pengurusan data yang cekap dan konsistensi ciri.

Kejuruteraan Model:
2. Gunakan model yang dikendalikan atau melatih model tersuai menggunakan pelbagai rangka dalam persekitaran Databricks.

Penilaian & Eksperimen Model:
3. Gunakan MLFlow untuk pengesanan eksperimen, kebolehulangan, dan perkongsian.

Model Deployment & MLOPS:

menggunakan model sebagai titik akhir yang tenang menggunakan model yang berkhidmat untuk integrasi mudah dan ramalan masa nyata.

Pemantauan & Penilaian: Gunakan Jadual Pemantauan dan Kesimpulan Lakehouse untuk Penjejakan Prestasi Berterusan, Pengesanan Drift, dan Debugging.

5. Kesimpulan

   Databricks Lakehouse AI menawarkan platform yang kuat dan cekap untuk membina dan menggunakan aplikasi AI generatif. Pendekatan yang berpusatkan data, digabungkan dengan alat dan ciri yang komprehensifnya, memudahkan keseluruhan kitaran hayat pembelajaran mesin, membolehkan organisasi membuka kunci potensi penuh data mereka.

Atas ialah kandungan terperinci Panduan Komprehensif untuk Databricks Lakehouse AI untuk Saintis Data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!