Databricks
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在Databricks上使用Unity Catalog进行机器学习：最佳实践
内容提要
构建端到端的AI或ML平台需要多个技术层面。Unity Catalog是Databricks的集中元数据层，负责管理数据访问和安全，支持机器学习模型的生命周期，促进团队协作，并提供基于角色的访问控制、审计跟踪和数据掩码等功能。本文以美国COVID-19病例数据为例，介绍如何使用Unity Catalog进行机器学习预测。
关键要点
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构建端到端的AI或ML平台需要多个技术层面，包括存储、分析和机器学习模型。
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Unity Catalog是Databricks的集中元数据层，负责管理数据访问、安全和数据血缘。
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Unity Catalog支持机器学习模型的生命周期，促进团队协作，提供基于角色的访问控制、审计跟踪和数据掩码功能。
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本文以美国COVID-19病例数据为例，介绍如何使用Unity Catalog进行机器学习预测。
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Databricks为Unity Catalog推出了多项新功能，以更好地支持机器学习。
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工作区必须启用Unity Catalog，并使用Databricks Runtime 15.4 LTS ML或更高版本。
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工作区管理员需要设置一个组以促进协作，并为组添加成员和权限。
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专用组集群处于公共预览阶段，工作区管理员需通过预览UI启用该功能。
延伸解读
Unity Catalog的核心功能
Unity Catalog作为Databricks的集中元数据层，提供了数据访问、安全和数据血缘管理的功能。这些功能不仅确保了数据的安全性，还促进了团队之间的协作，尤其是在机器学习项目中。通过角色基础的访问控制和审计跟踪，团队可以有效地管理敏感信息，提升工作效率。
机器学习生命周期管理
Unity Catalog支持机器学习模型的整个生命周期，从数据准备到模型部署。这一特性使得团队能够在同一平台上进行数据分析和模型训练，减少了不同工具之间的切换，提高了工作效率。使用COVID-19病例数据的案例展示了如何利用这些功能进行有效的预测。
设置与权限管理
在使用Unity Catalog时，工作区管理员需要进行适当的设置，包括启用专用组集群和配置用户权限。这些步骤对于确保团队成员能够顺利协作至关重要。特别是，用户必须是组的成员才能使用组集群，这一点在权限管理中需要特别注意。
延伸问答
什么是Unity Catalog，它的主要功能是什么？
Unity Catalog是Databricks的集中元数据层，负责管理数据访问、安全和数据血缘，支持机器学习模型的生命周期，并促进团队协作。
如何在Databricks上启用Unity Catalog？
工作区必须启用Unity Catalog，管理员需要检查文档以了解如何启用，并使用Databricks Runtime 15.4 LTS ML或更高版本。
在使用Unity Catalog进行机器学习时，有哪些最佳实践？
最佳实践包括设置协作组、启用专用组集群，并确保所有成员具有适当的权限和访问控制。
Databricks为Unity Catalog推出了哪些新功能？
Databricks推出了多项新功能，以更好地支持机器学习，包括增强的角色访问控制和审计跟踪功能。
如何使用Unity Catalog进行COVID-19病例预测？
可以使用包含美国COVID-19病例数据的数据集，通过Unity Catalog进行机器学习预测，目标是预测未来7天的病例数。
设置协作组的步骤是什么？
管理员需要在设置中添加新组，输入组名，添加成员，并检查权限以确保组的访问控制。
