Databricks의 TensorFlow™

유연성을 극대화하기 위해 AWS와 Azure의 CPU 및 GPU 인스턴스에서 몇 초 만에 클러스터를 시작하고 실행합니다.

TensorFlow, Keras 및 관련 종속 항목을 머신 러닝용 Databricks Runtime과 즉시 통합하여 빠르게 시작합니다.

다양한 하위 수준 API 및 상위 수준 API를 활용하여 TensorFlow, Keras, Apache Spark를 사용한 최첨단 신경망을 트레이닝할 수 있습니다.

새로운 Databricks HorovodRunner를 사용하여 분산 방식으로 컴퓨팅을 쉽게 확장합니다.

가속화된 하드웨어 지원(CUDA 및 cuDNN)의 이점을 활용하여 가장 까다로운 작업에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다.

필요에 따라 리소스를 자동으로 확장하고 컴퓨팅 리소스에서 스토리지를 분리하여 비용을 통제합니다.

머신 러닝을 통해 고품질의 대규모 데이터 세트에 실시간 또는 배치로 간편하게 액세스하고 탐색하고 준비합니다.

Python, R, Scala 또는 Java를 사용하여 노트북을 공유하고 버전 기록 및 Github 통합의 변경 사항을 추적합니다.

로컬 또는 클라우드에서 Experiment를 공유, 실행, 추적하고 MLflow를 사용하여 어느 플랫폼에서든 모델을 배포합니다.