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MLflow 2.3の紹介:LLMのネイティブサポートと新機能による強化

Introducing MLflow 2.3: Enhanced with Native LLM Support and New Features 翻訳: junichi.maruyama MLflow は月間 1,300 万ダウンロードを超え、エンドツーエンドの MLOps の主要なプラットフォームとしての地位を確立しており、あらゆる規模のチームがバッチおよびリアルタイム推論用のモデルを追跡、共有、パッケージ化、およびデプロイできるようにしました。MLflowは、何千もの組織で日々採用され、多様なプロダクション機械学習アプリケーションを推進しており、産業界と学界から500人以上の貢献者からなる活発なコミュニティによって活発に開発されています。 今日、私たちはこのオープンソースの機械学習プラットフォームの最新版であるMLflow 2.3を発表することができ、大規模言語モデル(LLM)の管理・導入能力を向上させる革新的な機能が満載されていることに興奮しています。この強化されたLLMサポートは、以下のような形で提供さ

Delta Live Tablesで10億レコードのETLを1ドル未満で実行した方法

Original: How We Performed ETL on One Billion Records For Under $1 With Delta Live Tables 翻訳: junichi.maruyama 今日、DatabricksはETL(Extract、Transform、Load)の価格とパフォーマンスの新しい標準を打ち立てました。お客様は10年以上前からDatabricksをETLパイプラインに使用していますが、従来のETL技術を使用してEDW(Enterprise Data Warehouse)のディメンションモデルにデータを取り込む場合、クラス最高の価格とパフォーマンスを公式に実証しています。 そのために、データ統合、つまり一般にETLと呼ばれるもののための最初の業界標準ベンチマークである TPC-DI...

エグゼクティブのためのデータ、アナリティクス、AI変革ガイド 第2回:ユースケースの特定と優先順位付け

April 7, 2023 クリス・ダゴスティーノMimi ParkUsman Zubair による投稿 in 製品
Original Blog : The Executive’s Guide to Data, Analytics and AI Transformation, Part 2: Identify and prioritize use cases 翻訳: junichi.maruyama 本連載は、データおよびAIの変革イニシアチブを率いるシニアエグゼクティブと重要な洞察と戦術を共有するための複数回シリーズのパート2です。シリーズのパート1は こちら...

クラスターポリシーのGeneral Availabilityのお知らせ

April 7, 2023 Piyush Singh による投稿 in プラットフォームブログ
Original Blog : Announcing General Availability of Cluster Policies 翻訳: junichi.maruyama この度、クラスターポリシーが一般公開されることになりました。 Why Databricks cluster policies? Databricksのクラスタポリシーによって、管理者は以下のことが可能になります: エンドユーザーのクラスタ構成を制御することで、コストを抑えることができます。 エンドユーザーによるクラスタ作成の効率化 コスト管理のためにワークスペース全体にタグ付けを強制する。 Databricksは、個人利用、共有利用、ジョブという3つの一般的なユースケースに対して、あらかじめ設定されたクラスターポリシーを提供します。管理者は、独自のポリシーをカスタマイズしたり、あらかじめ設定されたオプションを編集することも可能です。 How to...

Visual Studio CodeからDatabricks上でSQLクエリを実行する

Original Blog : Run SQL Queries on Databricks From Visual Studio Code 翻訳: junichi.maruyama 本日、人気のSQLTools拡張機能の プレビュードライバ を使用して、Visual Studio CodeからDatabricks上のSQLクエリを実行できるようになったことをお知らせします。このプレビュー・リリースは、先日公開された VS CodeのDatabricks拡張機能 を補完するもので、これによりユーザーはDatabricksが管理するコンピュート上でローカルに開発したコードを同期して実行することができます。 Databricks...