Databricks
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宣布无服务器和标准集群上分布式机器学习的公共预览
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内容提要
Databricks推出Apache Spark MLlib和Optuna的公共预览，支持无服务器和标准集群的分布式机器学习。此更新简化了多用户协作，增强了安全性和治理，允许团队在不同计算环境中无缝扩展机器学习工作负载。与NVIDIA的合作实现了GPU加速，显著提高性能并降低成本。
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关键要点
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Databricks推出Apache Spark MLlib和Optuna的公共预览，支持无服务器和标准集群的分布式机器学习。
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此更新简化了多用户协作，增强了安全性和治理，允许团队在不同计算环境中无缝扩展机器学习工作负载。
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与NVIDIA的合作实现了GPU加速，显著提高性能并降低成本。
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Databricks的Lakeguard技术提供细粒度访问控制和多用户隔离，确保数据和工作负载在同一治理层下受到保护。
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用户可以在无服务器和标准集群上运行分布式机器学习工作负载，提升了机器学习的统一体验。
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延伸问答
Databricks的公共预览支持哪些机器学习框架？
Databricks的公共预览支持Apache Spark MLlib和Optuna。
无服务器和标准集群的分布式机器学习有什么优势？
无服务器和标准集群的分布式机器学习简化了多用户协作，增强了安全性和治理，允许团队无缝扩展工作负载。
Databricks如何提高分布式机器学习的性能？
Databricks与NVIDIA的合作实现了GPU加速，显著提高了性能并降低了成本。
Lakeguard技术在Databricks中有什么作用？
Lakeguard技术提供细粒度访问控制和多用户隔离，确保数据和工作负载在同一治理层下受到保护。
Databricks的更新如何影响机器学习工作负载的扩展？
更新允许团队在不同计算环境中无缝扩展机器学习工作负载，提升了统一体验。
使用Databricks进行分布式机器学习的企业能获得哪些好处？
企业可以实现无基础设施烦恼的机器学习扩展，安全高效地从业务数据中获取洞察。
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