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26 April, 2023 | 9:00AM BST I 10AM CEST
Jetzt registrierenTiefer in Data Engineering mit Databricks eintauchenManaged MLflowModellregisterML RuntimeKollaborative NotebooksFeature-StoreAutoMLErklärbare KIRepositorysModellüberwachungModellbereitstellungDatabricks Machine Learning basiert auf einer offenen Lakehouse-Architektur. Die Lösung unterstützt ML-Teams bei der Aufbereitung und Verarbeitung von Daten, optimiert die teamübergreifende Zusammenarbeit und standardisiert den gesamten Lebenszyklus von der Experimentierphase bis zur Produktion.$6M+ an EinsparungenCONA Services verwendet Databricks für den gesamten ML-Lebenszyklus, um die Lieferkette für Hunderttausende von Geschäften zu optimieren.Mehr Informationen3,9 Millionen Real an EinsparungenVia nutzt maschinelles Lernen, um die Nachfrage genau zu prognostizieren und die Rechenkosten um 25 % zu senken.Mehr InformationenÜber 50 Mio. $ KostensenkungAmgen verbessert die datenwissenschaftliche Zusammenarbeit, um die Arzneimittelforschung zu beschleunigen und Betriebskosten zu sparen.Mehr InformationenAlle Datenaspekte für ML vereinfachenDa Databricks ML auf einer offenen Lakehouse-Grundlage mit Delta Lake aufsetzt, ermöglichen Sie es Ihren Machine-Learning-Teams damit, auf Daten jeglichen Typs und Umfangs zuzugreifen, sie zu untersuchen und aufzubereiten. Verwandeln Sie Funktionen in Produktionspipelines mit Self-Service-Unterstützung, ohne auf den Support Ihrer Data Engineers angewiesen zu sein.Tracking und Governance für Experimente automatisierenManaged MLflow verfolgt Ihre Experimente automatisch und protokolliert Parameter, Kennzahlen, die Versionierungen von Daten und Code sowie Modellartefakte bei jedem Trainingsdurchlauf. Sie können frühere Durchläufe unkompliziert einsehen, Ergebnisse vergleichen und frühere Resultate nach Bedarf reproduzieren. Sobald Sie die für die Produktion am besten geeignete Modellversion ermittelt haben, registrieren Sie sie in der Modellregistrierung, um die Übergabe während des Bereitstellungslebenszyklus einfacher zu gestalten.Den gesamten Modelllebenszyklus von den Daten bis zur Produktion und zurück verwaltenNach der Registrierung der trainierten Modelle können Sie sie mit der Modellregistrierung während des gesamten Lebenszyklus kollaborativ verwalten. Modelle können versioniert werden und verschiedene Stadien durchlaufen, z. B. Experimentieren, Staging, Produktion und Archivierung. Das Lebenszyklusmanagement lässt sich in Genehmigungs- und Governance-Workflows mit rollenbasierter Zugriffskontrolle integrieren. Kommentare und E-Mail-Benachrichtigungen ermöglichen eine intensive Zusammenarbeit der Datenteams.ML-Modelle in großem Umfang mit niedriger Latenz bereitstellenStellen Sie Modelle mit einem einzigen Klick bereit, ohne sich um Serververwaltung oder Skalierungseinschränkungen kümmern zu müssen. Mit Databricks können Sie Ihre Modelle überall als REST-API-Endpunkte mit Verfügbarkeit auf Unternehmensniveau bereitstellen.ProduktkomponentenKollaborative NotebooksDatabricks Notebooks unterstützen Python, R, SQL und Scala nativ, d. h., Anwender können unter Verwendung der Sprachen und Bibliotheken ihrer Wahl zusammenarbeiten, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, zu visualisieren und zu teilen.Mehr InformationenMachine Learning Runtime1-Klick-Zugriff auf vorkonfigurierte und ML-optimierte Cluster, die auf einer skalierbaren und zuverlässigen Verteilung der gängigsten ML-Frameworks (wie PyTorch, TensorFlow und scikit-learn) basieren – mit integrierten Optimierungen für unübertroffene Leistung auch bei enormen Datenmengen.Mehr InformationenFeature-StoreVereinfachen Sie die Wiederverwendung von Funktionen mit einer auf der Datenherkunft basierenden Funktionenssuche, die automatisch protokollierte Datenquellen heranzieht. Stellen Sie Funktionen für Training und Bereitstellung mit einer vereinfachten Modellbereitstellung zur Verfügung, für die keine Änderungen an der Client-Anwendung erforderlich sind.Mehr InformationenAutoMLErmöglichen Sie allen Akteuren vom ML-Experten bis hin zum Citizen Data Scientist die Mitwirkung. Hierzu wurde ein „Glass-Box-Ansatz“ für AutoML implementiert, der nicht nur das leistungsstärkste Modell bereitstellt, sondern auch Code zur weiteren Optimierung durch Experten erzeugt.Mehr InformationenManaged MLflowManaged MLflow baut auf MLflow, der weltweit führenden Open-Source-Plattform für den ML-Lebenszyklus, auf und hilft beim schnellen Überführen von ML-Modellen aus der Experimentierphase in die Produktion – mit Sicherheit, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit auf Unternehmensniveau.Mehr InformationenBereitstellen von produktionsbereiten ModellenStellen Sie Modelle in jeder Größenordnung mit einem Klick zur Verfügung, mit der Option, serverloses Computing zu nutzen.Mehr InformationenModellüberwachungÜberwachen Sie die Modellleistung und wie sie sich in Echtzeit auf Geschäfts-Metrics auswirkt. Databricks bietet durchgängige Transparenz und Herkunft von Modellen in der Produktion bis hin zu Quelldatensystemen und hilft dabei, die Modell- und Datenqualität über den gesamten ML-Lebenszyklus hinweg zu analysieren und Probleme zu lokalisieren, bevor sie schädliche Auswirkungen haben.Mehr InformationenRepositorysMithilfe von Repositorys können Engineers Git-Workflows in Databricks nachstellen und Datenteams so die Nutzung automatisierter CI/CD-Workflows und das Portieren von Code ermöglichen.Mehr InformationenZu Databricks migrierenSind die Datensilos, die langsame Leistung und die hohen Kosten für Altsysteme wie Hadoop und Enterprise Data Warehouses müde? Holen Sie sich eine einzige moderne Plattform für alle Ihre Daten-, Analytics- und KI-Anwendungsfälle.Zu Databricks migrierenRessourcen
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