Spark Connect의 Python 종속성 관리
분산 컴퓨팅 환경에서 애플리케이션의 환경을 관리하는 것은 어려울 수 있습니다. 모든 노드가 코드를 실 행하는 데 필요한 환경을 갖추고 있는지 확인하고 사용자 코드의 실제...
데이터 레이크하우스를 통한 컴퓨터 비전 애플리케이션 활성화
번역：HaUn Kim - Original Blog Link Rise of the Data Lakehouse 를 통해 데이터 웨어하우스의 창시자인 빌 인몬과 함께 레이크하우스가 미래의 데이터 아키텍처인...
벡터 검색(Vector Search) 공개 미리보기 발표
(번역: Lina Ryoo) Original Blog Post 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG) 에 대한 소식 에 이어, 데이터브릭스 벡터 검색(Vector Search)의 공개 미리보기를...
새로운 파운데이션 모델 기능으로 생성형 AI 앱을 더 빠르게 구축하기
지난 주 검색 증강 세대(RAG) 에 대한 발표에 이어, 모델 서빙에 대한 주요 업데이트를 발표하게 되어 기쁩니다. Databricks Model Serving은 이제 통합 인터페이스를...
데이터브릭스를 이용하여 고품질 RAG 애플리케이션 만들기
(번역: Youngkyong Ko) Original Blog Post 검색 증강 생성( Retrieval-Augmented-Generation , 이하 RAG)는 내부 데이터와 실시간 데이터를 대규모 언어 모델( Large Language Model...
SQL 함수의 명명된 인수(Named Arguments)
(번역: Youngkyong Ko) Original Blog Post 오늘은 SQL 함수에 명명된 인수(named arguments)를 사용할 수 있는 새로운 기능을 소개합니다. 이 기능을 사용하면 보다 유연한...
측면 열 별칭(Lateral Column Alias) 기능을 소개합니다
(번역: Seungdon Choi) Original Blog Post Apache Spark와 데이터브릭스에 새로운 SQL 기능을 지원하게 되어 기쁘게 생각합니다: 측면 열 별칭(LCA)입니다. 이 기능은 사용자가 동일한...
새로운 LLMOps 기능이 추가된 MLflow 2.7 소개
(번역:Sang-bae Lim) Original Blog Link MLflow 2의 LLMOps 지원의 일환으로, MLflow 2.7에서 프롬프트 엔지니어링을 지원하는 최신 업데이트를 소개합니다. 대화형 프롬프트 인터페이스로 LLM 프로젝트...
LoRA를 통한 효율적인 미세 조정: 대규모 언어 모델을 위한 최적의 파라미터 선택 가이드
(번역: Roy Bang) Original Blog Post 신경망 기반 기술과 대규모 언어 모델(LLM) 연구가 급속도로 발전함에 따라 기업들은 가치 창출을 위한 AI 애플리케이션에 점점...
Apache Spark™ 3.5 소개
(번역: Sangbae Lim) Original Blog Post 오늘, 데이터브릭스 런타임 14.0에서 Apache Spark™ 3.5를 사용할 수 있다는 소식을 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. Spark 3.5...