Machine Learning
Ihre KI-Projekte mit einem datenzentrierten Ansatz für Machine Learning beschleunigen
Tiefer in Data Engineering mit Databricks eintauchen
Databricks 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.
Alle Datenaspekte für ML vereinfachen
Because Databricks ML is built on an open lakehouse foundation with Delta Lake, you can empower your machine learning teams to access, explore and prepare any type of data, from batch or streaming pipelines, at any scale. Turn features into production pipelines in a self-service manner without depending on data engineering support.
Tracking und Governance für Experimente automatisieren
Managed 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 verwalten
Nach 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 bereitstellen
Stellen 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.

Produktkomponenten
Zu Databricks migrieren
Sind 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.
Ressourcen
E-Books
Demos und Blogs
Virtuelle Veranstaltungen
- AutoML: Schnelles, vereinfachtes Machine Learning für jedermann
- Virtuelles MLOps-Event „Standardizing MLOps at Scale“
- Automatisieren des ML-Lebenszyklus mit Databricks Machine Learning
- Virtuelles MLOps-Event „Operationalizing Machine Learning at Scale“
- Building Machine Learning Platforms
- Delta Lake – die Grundlage für unser Lakehouse
- Ausführlicher Leitfaden zur Hadoop-Migration