Databricks
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使用 Lakehouse AI 简化生产 MLOps
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内容提要
Databricks推出了Lakehouse AI平台的新功能，以促进MLOps实践。该平台提供了一个统一的数据和AI解决方案，使团队能够在一个集中的地方管理和管理特征、模型和数据资产。此外，该平台还提供了一键式模型部署、实时特征工程服务和MLOps堆栈，以自动化方式将模型投入生产。此外，该平台还提供了自动负载记录和质量监控，以实时警报模型和数据性能的漂移。所有这些功能都在Lakehouse AI平台内提供，加速了MLOps过程，提高了模型和数据的质量。
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关键要点
- Databricks推出了Lakehouse AI平台的新功能，以促进MLOps实践。
- 该平台提供统一的数据和AI解决方案，集中管理特征、模型和数据资产。
- 一键式模型部署、实时特征工程服务和MLOps堆栈可自动化模型投入生产。
- 自动负载记录和质量监控功能可实时警报模型和数据性能的漂移。
- MLOps生命周期需要不断消耗和生成数据，Databricks Unity Catalog提供集中管理。
- 跨工作区治理功能允许在开发环境中使用生产特征和数据。
- 端到端数据追踪功能帮助理解生产模型的问题和进行根本原因分析。
- 一键式模型部署简化了模型的API部署过程，支持无服务器架构。
- 实时特征工程服务消除了构建基础设施的需求，提供低延迟服务。
- MLOps Stacks提供最佳实践，帮助团队自动化模型生产化过程。
- 自动负载记录和质量监控功能可实时监控模型和数据性能。
- 所有功能在Lakehouse AI平台内提供，加速MLOps过程，提高模型和数据质量。
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