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Mosaic AI

Crea e distribuisci applicazioni di ML e Gen AI di qualità

Databricks Mosaic AI fornisce strumenti unificati per creare, distribuire e monitorare soluzioni AI e ML, dalla creazione di modelli predittivi fino ai più recenti di Gen AI e ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Basato sulla Databricks Data Intelligence Platform, Mosaic AI consente alle organizzazioni di integrare in modo sicuro ed economico i propri dati aziendali nel ciclo di vita dell'AI . 

We Put the Company First

Controllo completo

Mantieni la proprietà di modelli e dati

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Qualità produttiva

Fornisci applicazioni di AI precise, sicure e gestite

Value Action

Costi minori

Addestramento e serving dei tuoi LLM personalizzati a un costo 10 volte inferiore

Start building your generative AI solution

Inizia a costruire le tue soluzioni di AI generativa

Ci sono quattro pattern architettonici da considerare quando si costruisce una soluzione basata su un modello linguistico di grandi dimensioni: ingegneria dei prompt, generazione aumentata dal recupero (RAG), ottimizzazione e pre-addestramento. Databricks è l'unico fornitore che abilita tutti e quattro i pattern architettonici di AI generativa, assicurandoti il maggior numero possibile di opzioni e la possibilità di evolvere rispondendo al mutare delle esigenze della tua azienda.

Complete ownership over your models and data

Mantieni la proprietà di modelli e dati

Mosaic AI è parte della Databricks Data Intelligence Platform, che unifica dati, addestramento di modelli e ambienti di produzione in un'unica soluzione. Puoi utilizzare in modo sicuro i tuoi dati aziendali per ampliare, ottimizzare o creare i tuoi modelli di machine learning e AI generativa, potenziandoli con una comprensione semantica della tua attività senza inviare dati e IP all'esterno.

Deploy and govern all your AI models centrally

Distribuisci e gestisci tutti i tuoi modelli AI a livello centrale

Model Serving è un servizio unificato per la distribuzione, la gestione e l'interrogazione dei modelli AI. Il nostro approccio onnicomprensivo, che semplifica la sperimentazione e la produzionalizzazione dei modelli, include:

  • Modelli ML personalizzati come PyFunc, Scikit-Learn e LangChain.
  • Modelli di base (FM) su Databricks come Llama 2, MPT, Mistral e BGE.
  • Modelli di base ospitati altrove come ChatGPT, Claude 2, Cohere e Stable Diffusion.
Monitor data, features and AI models

Monitora dati, funzionalità e modelli AI in modo centralizzato

Lakehouse Monitoring fornisce una soluzione di monitoraggio unificata all'interno della Databricks Data Intelligence Platform che monitora proprietà statistiche e qualità di tutte le tabelle con un solo clic. Per le applicazioni basate sull'AI generativa, può scansionare gli output per individuare contenuti tossici e non sicuri e diagnosticare errori.

Govern and track lineage across the full AI lifecycle

Gestisci e monitora la derivazione lungo l'intero ciclo di vita dell'AI, dai dati ai modelli

Applica le autorizzazioni appropriate, imposta limiti di query e monitora la derivazione dei dati per soddisfare rigorosi requisiti di sicurezza e governance. Tutte le risorse di ML, dai dati ai modelli, si possono gestire con un unico strumento, Unity Catalog, per garantire supervisione e controllo coerenti in ogni fase del ciclo di vita del ML, dallo sviluppo all'implementazione fino alla manutenzione.

Train and serve your own custom LLMs at 10x lower cost

Addestramento e serving dei tuoi LLM personalizzati a un costo 10 volte inferiore

Con Mosaic AI, puoi creare da zero il tuo modello linguistico di grandi dimensioni personalizzato per garantire che la conoscenza di base del modello sia adattata al tuo specifico settore. Effettuando l'addestramento con i tuoi dati sull'IP della tua organizzazione, si crea un modello personalizzato e diverso da ogni altro. Databricks Mosaic AI Training è una soluzione di addestramento ottimizzata che può costruire nuovi LLM con miliardi di parametri in pochi giorni e costi di addestramento fino a 10 volte inferiori.

Componenti del prodotto

Collaborative Notebooks Card Image

Notebook collaborativi

I notebook di Databricks supportano in modo nativo Python, R, SQL e Scala, consentendo ai professionisti di lavorare insieme con i linguaggi e le librerie preferiti, per scoprire, visualizzare e condividere informazioni approfondite e dettagliate.

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Runtime per Machine Learning

Accesso con un solo clic a cluster preconfigurati ottimizzati per ML, sostenuti da una distribuzione scalabile e affidabile dei framework ML più popolari (come PyTorch, TensorFlow e scikit-learn), con ottimizzazioni integrate per prestazioni impareggiabili su larga scala.

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Feature Store

Facilita il riutilizzo di feature con una ricerca basata sulla loro provenienza, che sfrutta automaticamente le sorgenti di dati registrati. Le feature possono essere messe a disposizione per addestramento e serving con un'implementazione semplificata del modello che non richiede modifiche all'applicazione client.

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AutoML

Tutti gli utenti, dagli esperti di ML ai "citizen data scientist", possono contare su un approccio trasparente ad AutoML, che non solo offre il modello con le migliori prestazioni, ma genera anche codice per ulteriori perfezionamenti da parte degli esperti.

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mlflow

Managed MLFlow

Basato su MLflow (la principale piattaforma open-source al mondo per il ciclo di vita ML), Managed MLflow accompagna velocemente i modelli ML dalla sperimentazione alla produzione, con volumi e livelli di sicurezza e affidabilità elevati.

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Servizio di modelli in produzione

Si possono servire modelli su qualsiasi scala con la semplicità di un clic, con l'opzione di sfruttare il calcolo serverless.

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Monitoraggio di modelli

Le prestazioni dei modelli possono essere monitorate, verificando come incidono sulle metriche di business in tempo reale. Databricks offre visibilità a 360 gradi e ricostruisce la provenienza dei modelli in produzione risalendo ai sistemi di dati sorgente, aiutando ad analizzare la qualità dei modelli e dei dati lungo tutto il ciclo di vita ML ed evidenziando eventuali problemi prima che producano danni rilevanti.

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Repository

Con Repos, gli ingegneri possono seguire i flussi di lavoro Git in Databricks, consentendo ai team di gestione dei dati di sfruttare flussi di lavoro CI/CD automatizzati e portabilità del codice.

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Modelli linguistici di grandi dimensioni

Databricks semplifica la distribuzione, la governance, l'interrogazione e il monitoraggio degli accessi ai LLM e la loro integrazione nel flusso di lavoro e fornisce funzionalità di piattaforma per potenziare (RAG) o ottimizzare i LLM utilizzando i propri dati, con conseguente miglioramento delle prestazioni. Forniamo anche strumenti ottimizzati per pre-addestrare i tuoi LLM in pochi giorni, a un costo 10 volte inferiore.

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