數據科學家的Databricks Lakehouse AI的綜合指南
- William Shakespeare原創
- 2025-03-08 11:28:10529瀏覽
> databricks lakehouse AI：一種以數據為中心的生成ai
的方法 數據和AI解決方案領域的領導者Databricks揭幕了Lakehouse AI，這是世界上第一個直接集成到數據層中的世界AI平台。 這個創新的平台在Databricks數據AI峰會2023上展示，利用Lakehouse Architecture的力量簡化了生成AI應用程序的開發和部署。本教程探索了Lakehouse AI，其關鍵特徵及其在現代機器學習生命週期中的作用。了解湖泊建築
>進入Lakehouse AI之前，讓我們澄清湖泊建築。 它結合了數據湖的可擴展性和成本效益與數據倉庫的結構化管理功能。
- 數據湖：
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什麼是Lakehouse AI？
Lakehouse AI將AI和機器學習直接集成到Lakehouse建築中。這允許使用數據湖的大量資源在沒有數據遷移的情況下開發，培訓和部署AI模型。 關鍵好處包括直接數據訪問，簡化的體系結構和實時洞察力。
的核心組件
>幾個核心組件Power Lakehouse AI：
向量搜索：
>使用矢量嵌入通過大量數據集啟用語義搜索，超越了基於傳統關鍵字的搜索。- >
策劃的模型：
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automl：
自動化機器學習模型開發過程，使其可容納具有不同專業水平的用戶。 現在包括用於生成AI型號的微調。
- Lakehouse監視：
監視數據質量和模型性能，提供主動發行管理的見解和警報。
的統一治理 Unity Catalog >端到端的機器學習開發
>
Lakehouse AI簡化了整個機器學習生命週期： >
數據準備和功能工程：
利用Databricks ML運行時和功能存儲，以實現有效的數據管理和功能一致性。> 模型工程：
使用策劃的模型或使用Databricks環境中的各種框架來使用訓練自定義模型。 -
模型評估和實驗：使用MLFLOW進行實驗跟踪，可重複性和共享。
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>使用模型服務以輕鬆集成和實時預測。
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使用Lakehouse監視和推理表進行連續的性能跟踪，漂移檢測和調試。
-
結論
Databricks Lakehouse AI提供了一個強大而有效的平台，用於構建和部署生成AI應用程序。 它以數據為中心的方法，結合其全面的工具和功能套件，簡化了整個機器學習生命週期，使組織能夠解鎖其數據的全部潛力。
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automl：
Unity Catalog 
使用策劃的模型或使用Databricks環境中的各種框架來使用訓練自定義模型。 
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