Databricks
A Databricks egy adat- és mesterségesintelligencia-platform, amely egyetlen „tóházi” alapon egyesíti az adattervezést, az elemzést és a gépi tanulást.
Áttekintés
Azért számít, mert lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy hatalmas adathalmazokat kezeljenek, és közvetlenül olyan AI-t építsenek ott, ahol az adataik már jelen vannak.
Mély merülés
A Databrickst 2013-ban alapították az Apache Spark eredeti alkotói, köztük Ali Ghodsi és Matei Zaharia, az UC Berkeley AMPLab-jából. Jellegzetes ötlete a „tóház” – egy data Lake olcsó, rugalmas tárolását az adattárház megbízhatóságával és teljesítményével ötvözi, amelyet a nyílt Delta Lake táblázatformátum tesz lehetővé. A tetején található a Unity Catalog az irányításhoz, az MLflow a kísérletek nyomon követéséhez, és a Sparkra épülő Databricks Runtime. 2023-ban a Databricks felvásárolta a MosaicML-t, majd később kiadta a DBRX-et, egy nyílt nagy nyelvi modellt, amely a generatív mesterséges intelligencia irányába történő kemény fordulatot jelez. A platform most egy „Adatintelligencia Platformot” forgalmaz, amely AI-ügynökök építésére és kiszolgálására szolgál vállalati adatokon.
Technikai betekintés
Alapvetően a Databricks elosztott számításokat futtat az Apache Sparkon, és a nagy munkákat gépcsoportok között osztja fel. A Delta Lake ACID-tranzakciókat és tranzakciós naplót ad az olcsó objektumtárolás mellé, így az adattók megbízhatóan viselkednek, mint az adatbázisok. Az MLflow szabványosítja az ML életciklusát – a futások nyomon követését, a csomagolási modelleket és a telepítés kezelését. A generatív mesterséges intelligencia esetében a Mosaic AI-eszközök kezelik a finomhangolást, a vektorkeresést és a modellszolgáltatást, lehetővé téve a vállalatok számára, hogy közvetlenül a szabályozott adatok alapján állítsanak elő visszakereséssel kiegészített asszisztenseket.
Stratégiai hatás
Szállítói stratégia
A szállítói ütemterv befolyásolja, hogy csapata milyen funkciókat építhet fel legközelebb.
Költség és költségvetés
A kereskedelmi feltételek és a telepítési lehetőségek befolyásolják a hosszú távú költségeket és kockázatokat.
Kockázat és biztonság
A vállalati ösztönzők alakítják a termék alapértelmezett beállításait, a biztonsági testtartást és a nyitottságot.
A Databrick jövője
A Databricks azon a helyen versenyez, ahol a vállalkozások saját adataikra MI-t építenek, versenyezve a Snowflake-kel és a felhőóriásokkal. Komoly beruházásokra számíthat az AI-ügynökökbe, a szabályozott visszakeresésbe és az olyan eszközökbe, amelyek lehetővé teszik, hogy a nem szakértők természetes nyelven kérdezzenek le adatokat. Nyílt forráskódú fogadásai (Delta Lake, MLflow, DBRX) célja a mindshare rögzítése, miközben bevételt szerez a kiszolgálással és a kormányzással. Az egekig magas magánértékelés és a folyamatos IPO-spekulációk révén a Databricks a lakehouse-t a vállalati generatív mesterséges intelligencia alapértelmezett szubsztrátumaként pozicionálja.
Valós megvalósítás
Egy kiskereskedő éjszakai Spark-feladatokat futtat a Databricks-en, hogy értékesítési rekordok milliárdjait tiszta táblázatokká dolgozza fel előrejelzés céljából.
Egy adattudományi csapat az MLflow on Databricks segítségével követi nyomon a kísérleteket és telepít egy lemorzsolódás-előrejelzési modellt.
Egy bank irányított chatbotot épít a Mosaic AI vektorkeresővel, amely megválaszolja a belső szabályzatokkal kapcsolatos kérdéseket.
Egy elemzőcsoport a Delta Lake segítségével megbízható, tranzakciós táblázatokat biztosít a BI-irányítópultokhoz.
Kockázatok és védőkorlátok
Az indítási bejelentések meghaladhatják a valódi termelési munkafolyamatok stabilitását.
Az API-árazás vagy az irányelvváltások egyik napról a másikra megdönthetik a feltételezéseket.
Az egyszállítótól való függőség növeli a bezárási és migrációs költségeket.
Végrehajtási ütemterv
Értékelje a szolgáltatókat saját feladatai és adatkészletei segítségével.
Az integráció előtt tekintse át az adatvédelmi, biztonsági és jogi feltételeket.
Tartsa fenn a tartalék tervet a modellek vagy szállítók között.
Figyelje a kiadási megjegyzéseket, hogy az ütemterv változásai ne lepjék meg a csapatokat.
Folytassa a felfedezést
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Databricks quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Következő útmutató
ElevenLabs
Gyakran ismételt kérdések
Mi az a Databricks?
A Databricks egy adat- és mesterségesintelligencia-platform, amely egyetlen „tóházi” alapon egyesíti az adattervezést, az elemzést és a gépi tanulást. Ez azért fontos, mert lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy hatalmas adatkészleteket kezeljenek, és közvetlenül ott építsenek mesterséges intelligenciát, ahol adataik már élnek.
Melyik nyílt forráskódú projekt eredeti alkotói alapították a Databrickst?
A Databrickst 2013-ban indították el az Apache Spark alkotói, az UC Berkeley AMPLAb-jából.
Mit kombinál a „tóház” építészet?
A tóház egyesíti a rugalmas, olcsó tótárolót a raktári szintű megbízhatósággal és gyorsasággal.
Melyik nyílt táblaformátum ad Databricks Data Lakes ACID tranzakciókat?
A Delta Lake tranzakciós naplót és ACID-garanciákat ad hozzá az olcsó tárgytároláshoz.
Mire használható az MLflow a Databricks-en?
Az MLflow szabványosítja a követési futtatásokat, a csomagolási modelleket és a telepítés kezelését.
Melyik beszerzés és nyílt modell jelezte Databricks elfordulását a generatív mesterséges intelligencia felé?
A Databricks 2023-ban felvásárolta a MosaicML-t, és kiadta a nyílt DBRX-modellt, ezzel jelezve annak generatív mesterséges intelligenciáját.