Databricks
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从零到GenAI英雄：使用HuggingFace和Databricks构建您的GenAI应用
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原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。
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内容提要
Databricks推出Databricks Apps，简化数据和AI应用的开发与部署。用户可利用GenAI和Unity Catalog构建定制AI应用，无需高级开发经验。通过示例，用户学习加载图像、注册和部署模型，最终将复杂AI模型转化为实用应用，推动业务创新。
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关键要点
- Databricks推出Databricks Apps，简化数据和AI应用的开发与部署。
- 用户可以利用GenAI和Unity Catalog构建定制AI应用，无需高级开发经验。
- 通过示例，用户学习加载图像、注册和部署模型，将复杂AI模型转化为实用应用。
- Databricks Apps支持流行框架、无服务器部署和内置治理，旨在加速AI解决方案的开发。
- 示例应用结合图片和文本提示，利用生成式AI生成独特的视觉输出。
- 加载图像到Unity Catalog管理的卷中，确保安全存储和访问。
- 使用MLflow在Unity Catalog中注册Hugging Face模型，创建自定义类作为模型包装器。
- 通过Model Serving将模型部署为REST API，支持实时预测请求。
- Databricks Apps允许用户在Databricks平台内创建和部署Web应用，无需管理单独基础设施。
- 用户可以选择不同的框架构建应用前端，如Dash、Shiny、Gradio、Streamlit或Flask。
❓
延伸问答
Databricks Apps的主要功能是什么？
Databricks Apps简化了数据和AI应用的开发与部署，支持流行框架和无服务器部署。
如何在Databricks中注册Hugging Face模型？
使用MLflow在Unity Catalog中注册Hugging Face模型，创建自定义类作为模型包装器。
Databricks Apps支持哪些前端框架？
Databricks Apps支持Dash、Shiny、Gradio、Streamlit和Flask等前端框架。
如何将模型部署为REST API？
通过Model Serving将注册的模型部署为REST API，支持实时预测请求。
使用Databricks Apps构建AI应用需要什么经验？
用户无需高级开发经验即可使用Databricks Apps构建AI应用。
如何确保在Unity Catalog中安全存储和访问数据？
通过Unity Catalog管理的卷来加载图像，确保数据的安全存储和访问。
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