Databricks
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在Databricks上使用Unity Catalog进行机器学习：最佳实践
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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。
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关键要点
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- Databricks为Unity Catalog推出了多项新功能，以更好地支持机器学习。
- 工作区必须启用Unity Catalog，并使用Databricks Runtime 15.4 LTS ML或更高版本。
- 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。
- 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。
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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。
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