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Adeus, Data Warehouse. Olá, Lakehouse.
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Descubra a Lakehouse para Manufatura
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Crie seu próprio modelo de linguagem grande como Dolly
25 de abril de 2023 | 8h PT
ParticipeMergulhe no machine learning com a DatabricksMLflow gerenciadoRegistro de modelosRuntime para MLNotebooks colaborativosFeature StoreAutoMLIA explicávelRepositóriosMonitoramento de modelosServindo modeloCom base em uma arquitetura aberta de lakehouse, o Databricks Machine Learning permite que as equipes de ML preparem e processem dados, simplifiquem a colaboração em toda a empresa e padronizem todo o ciclo de vida, dos testes à produção.Mais de US$ 6 milhões em economiaCONA Services usa Databricks para um ciclo de vida completo de ML com o intuito de otimizar a cadeia de suprimentos de centenas de milhares de lojas.Saiba maisR$ 3,9 milhões em economiaVia aproveita o machine learning para prever a demanda com precisão, reduzindo os custos de computação em 25%.Saiba maisMais de US$ 50 milhões em redução de custosAmgen está melhorando a colaboração de data science para acelerar a descoberta de medicamentos e reduzir os custos operacionais.Saiba maisSimplifique todos os aspectos de dados para MLDesenvolvido em uma base aberta de lakehouse graças ao Delta Lake, o Databricks ML permite que suas equipes de machine learning acessem, explorem e preparem qualquer tipo de dados em qualquer escala. Transforme recursos em pipelines de produção de autoatendimento sem depender do suporte de data engineering.Automatize o rastreamento e a governança de experimentosO MLflow Gerenciado rastreia automaticamente seus parâmetros de experimentos e logs, métricas, controles de versão de dados e código, bem como artefatos de modelo a cada execução de treinamento. Você pode ver rapidamente execuções anteriores, comparar resultados e reproduzir um resultado de execução anterior, conforme necessário. Depois de identificar a melhor versão de um modelo para produção, registre-a no Registro de Modelos para simplificar as transferências ao longo do ciclo de implantação.Gerencie todo o ciclo de vida do modelo, dos dados à produção — e vice-versaDepois que os modelos treinados forem registrados, você poderá gerenciá-los de forma colaborativa durante todo o ciclo de vida usando o Registro de Modelos. Os modelos podem ser versionados e passar por diferentes etapas, como teste, preparação, produção e arquivamento. A gestão do ciclo de vida se integra aos fluxos de trabalho de aprovação e governança de acordo com os controles de acesso baseados em funções. Comentários e notificações por e-mail fornecem um ambiente colaborativo rico para equipes de dados.Implante modelos de ML de baixa latência e grande escalaImplante modelos com um único clique, sem se preocupar com gerenciamento de servidor ou restrições de escala. Com a Databricks, você pode implantar seus modelos como endpoints API REST em qualquer lugar com disponibilidade de nível empresarial.Componentes do produtoNotebooks colaborativosOs notebooks da Databricks são compatíveis nativamente com Python, R, SQL e Scala. Os usuários podem trabalhar com as linguagens e bibliotecas de sua escolha para descobrir, visualizar e compartilhar insights.Saiba maisRuntime para machine learningAcesso com um clique a clusters de ML pré-configurados e otimizados com base em uma distribuição escalável e confiável das estruturas de ML mais populares (como PyTorch, TensorFlow e scikit-learn), com otimizações integradas para desempenho inigualável em toda a empresa.Saiba maisFeature StoreFacilite a reutilização de recursos com busca baseada em linhagem de dados que aproveita fontes registradas automaticamente. Disponibilize seus recursos para treinamento com implantação de modelos simplificados que não requerem alterações na aplicação cliente.Saiba maisAutoMLEmpodere todos, de especialistas em ML a citizen data scientists, com uma abordagem “caixa de vidro” para AutoML, que não apenas fornece o modelo de melhor desempenho, mas também gera código para refinamento adicional por especialistas.Saiba maisMLflow gerenciadoDesenvolvido em MLflow — a principal plataforma de código aberto do mundo para o ciclo de vida de ML — o MLflow Gerenciado ajuda os modelos de ML a passar rapidamente dos testes para a produção, com um alto nível de segurança, confiabilidade e escalabilidade em toda a empresa.Saiba maisDisponibilização de modelos de nível de produçãoDisponibilize modelos em qualquer escala com um clique, com a opção de computação serverless.Saiba maisMonitoramento de modelosMonitore o desempenho do modelo e seu impacto nas métricas de negócios em tempo real. A Databricks oferece visibilidade e linhagem de ponta a ponta, desde modelos de produção até sistemas de dados de origem. A plataforma permite analisar o modelo e a qualidade dos dados durante todo o ciclo de vida do ML e, portanto, identifica problemas antes que tenham impacto prejudicial.Saiba maisRepositóriosOs repositórios permitem que os engenheiros rastreiem os fluxos de trabalho do Git na Databricks. Assim, as equipes de dados podem aproveitar fluxos de trabalho de CI/CD automatizados e portabilidade de código.Saiba maisMigre para a DatabricksNão aguenta mais silos de dados, desempenho lento e altos custos associados a sistemas obsoletos, como Hadoop e os data warehouses corporativos? Migre para a Databricks Lakehouse: a plataforma moderna para todos os seus casos de uso de dados, análises e IA.Migre para a DatabricksRecursos
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