数据科学家的Databricks Lakehouse AI的综合指南
- William Shakespeare原创
- 2025-03-08 11:28:10529浏览
> databricks lakehouse AI：一种以数据为中心的生成ai
的方法 数据和AI解决方案领域的领导者Databricks揭幕了Lakehouse AI，这是世界上第一个直接集成到数据层中的世界AI平台。 这个创新的平台在Databricks数据AI峰会2023上展示，利用Lakehouse Architecture的力量简化了生成AI应用程序的开发和部署。本教程探索了Lakehouse AI，其关键特征及其在现代机器学习生命周期中的作用。了解湖泊建筑
>进入Lakehouse AI之前，让我们澄清湖泊建筑。 它结合了数据湖的可扩展性和成本效益与数据仓库的结构化管理功能。
- 数据湖：
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什么是Lakehouse AI？
Lakehouse AI将AI和机器学习直接集成到Lakehouse建筑中。这允许使用数据湖的大量资源在没有数据迁移的情况下开发，培训和部署AI模型。 关键好处包括直接数据访问，简化的体系结构和实时洞察力。
的核心组件
>几个核心组件Power Lakehouse AI：
向量搜索：
>使用矢量嵌入通过大量数据集启用语义搜索，超越了基于传统关键字的搜索。- >
策划的模型：
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automl：
自动化机器学习模型开发过程，使其可容纳具有不同专业水平的用户。 现在包括用于生成AI型号的微调。
- Lakehouse监视：
监视数据质量和模型性能，提供主动发行管理的见解和警报。
的统一治理 Unity Catalog >端到端的机器学习开发
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Lakehouse AI简化了整个机器学习生命周期： >
数据准备和功能工程：
利用Databricks ML运行时和功能存储，以实现有效的数据管理和功能一致性。> 模型工程：
使用策划的模型或使用Databricks环境中的各种框架来使用训练自定义模型。-
模型评估和实验：使用MLFLOW进行实验跟踪，可重复性和共享。
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>使用模型服务以轻松集成和实时预测。
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使用Lakehouse监视和推理表进行连续的性能跟踪，漂移检测和调试。
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结论
Databricks Lakehouse AI提供了一个强大而有效的平台，用于构建和部署生成AI应用程序。 它以数据为中心的方法，结合其全面的工具和功能套件，简化了整个机器学习生命周期，使组织能够解锁其数据的全部潜力。
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automl：
Unity Catalog 
使用策划的模型或使用Databricks环境中的各种框架来使用训练自定义模型。
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