Databricks
·
使用Databricks构建和定制生成式AI：从LLM到更多
💡
原文英文，约2800词，阅读约需11分钟。
📝
内容提要
生成式人工智能在企业中越来越受欢迎。数据湖仓对于开发定制模型至关重要。Databricks数据智能平台支持AI生命周期，并使组织能够构建定制的生成式AI解决方案。LLMOps有助于使AI模型的操作和管理更加高效。
🎯
关键要点
- 生成式人工智能在企业中越来越受欢迎，600位CIO表示将增加对AI的投资。
- 数据湖仓是开发定制模型的关键，支持数据管理的基础设施必须演变以适应生成式AI。
- Databricks数据智能平台支持整个AI生命周期，提供模型定制和生产就绪应用的能力。
- 数据智能平台使企业能够使用自己的数据构建定制的生成式AI解决方案，确保数据安全和访问控制。
- 数据智能平台的优势包括完全控制、生产就绪和成本效益。
- 企业可以通过数据智能平台获得智能数据洞察，利用多样化的数据资产做出更明智的商业决策。
- 生成式AI的实施分为多个阶段，从数据准备到模型微调和预训练。
- 在AI成熟度曲线的不同阶段，企业需要不同的策略和工具来推进生成式AI的应用。
- LLMOps在整个AI实施过程中至关重要，确保模型的管理和操作效率。
- Databricks数据智能平台为企业提供统一的治理和安全策略，支持MLOps管理。
- 成功的LLMOps架构依赖于数据智能平台的支持，确保模型和数据的有效管理和监控。
- 数据智能平台的最终目标是使更多用户能够利用生成式AI解决复杂问题。
➡️
