Get Started with Databricks for Generative AI - Japanese

Unity GatewayはUnity CatalogのガバナンスをAIトラフィックに拡張します。Unity Catalogはすでにモデル、MCPサービス、関数、および接続をセキュリティ保護可能なオブジェクトとして管理しています。Unity Gatewayはそれらへのトラフィックに対する中央のControl Planeを追加し、すべてのリクエストとレスポンスに対してルーティング、レート制限、予算管理、使用状況のトラッキング、および**サービスポリシー**（ガードレール）を適用します。

このラボでは、短い講義を通じて基本的な概念を紹介した後、ハンズオンデモで実践的に学習します。デモでは、Databricksネイティブの図をコードとして生成する実際のエージェントアプリケーションを対象に、Unity Gatewayを経由してルーティングし、ガバナンスを段階的に強化していきます。具体的には、モデルサービスの作成、権限の付与、推論テーブルの追加、レート制限、ハルシネーションガードレールポリシーの設定、Claudeモデル間のトラフィック分割、およびフォールバックルーティングを行います。最後に、`system.ai`スキーマと`system.ai_gateway`スキーマを探索し、テレメトリと可観測性がペイロードレベルの推論ログをどのように補完するかを確認します。

ラボの終了時には、資産・トラフィック・動作のガバナンスがAIのための単一のControl Planeにどのように統合されるか、そしてそれらのコントロールをDatabricks上の本番運用スタイルのGenerative AIアプリケーションにどのように適用するかを理解できるようになります。

注意：SCORM形式の講義ファイルでは、コンテンツを完了した後にSCORMウィンドウを閉じてください。「次のレッスン」ボタンはクリックしないでください。クリックすると、SCORMモジュールが完了として記録されない場合があります。

このコースでは、データ分析に Databricks を効果的に活用する方法を学びます。特に Databricks SQL に重点を置いた内容となっています。Databricks のデータアナリストとして、関連データの検索、潜在的な活用可能性の分析、そして価値あるビジネス上の知見を提供するフォーマットへの変換といった業務を担います。 

また、データオブジェクトの管理における自身の役割と、Databricks Data Intelligence Platform 内でノートブック、SQL エディター、Databricks SQL などのツールを使用してデータオブジェクトを操作する方法についても理解を深めます。 

さらに、データ資産およびプラットフォーム全体の管理における Unity Catalog の重要性についても学びます。最後に、Databricks がパフォーマンス最適化をどのように支援するかの概要を学び、Databricks 上で SQL アナリティクスを実行する際のバックグラウンドで行われるプロセスを把握するためのクエリー知見へのアクセス方法についても習得します。

注：SCORM形式の講義ファイルをご利用の際は、コンテンツをすべて終了した後、必ずSCORMウィンドウを閉じてください。「next lesson」ボタンをクリックしないでください。クリックすると、SCORMモジュールが完了として認識されなくなる可能性があります。

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このコースでは、Databricks Data + AI Platform を使用してシンプルなデータサイエンスと機械学習のワークフローを実行するための基本的なスキルを習得します。ワークスペースのツアーを通じて全体像を把握し、ノートブックの操作方法を学びます。探索的データ解析と特徴量エンジニアリングを探索し、MLflow を使用してモデルを追跡・管理し、Databricks Genie Code を使用してエクスペリメントを行い、Databricks Model Serving でモデルをデプロイします。最後に、これらのスキルを統合した包括的なラボで、エンドツーエンドの機械学習ライフサイクル全体を学びます。

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