Databricks
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通过Databricks Model Serving的新更新加速GenAI应用开发
内容提要
Databricks Model Serving推出新的更新，包括访问新的大型语言模型、更容易的发现、简化的定制选项和改进的监控。这些改进帮助用户更快地开发和扩展GenAI应用，降低成本。用户可以通过统一的界面访问新的开源和专有模型，并通过统一的API和SQL接口进行比较、实验和选择最佳模型。Databricks还提供了新的功能，如个性化主页、通用搜索、向量搜索、函数调用、守护栏、秘密UI和推理表。推理表支持所有类型的端点监控，用户可以使用现有的数据工具评估、监控和优化AI模型。
关键要点
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Databricks Model Serving推出新更新，简化GenAI应用的实验、定制和部署。
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新功能包括访问大型语言模型、简化的发现和定制选项、改进的监控。
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用户可以通过统一接口访问开源和专有模型，便于比较和选择最佳模型。
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新增的开源模型如DBRX和Llama-3提供先进的语言模型能力。
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外部模型支持最新的专有模型，如Gemini Pro和Claude 3，确保安全管理。
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新个性化主页和通用搜索功能简化模型发现过程。
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支持通过LangChain和Python代码构建复合AI系统，简化端到端应用管理。
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推理表支持所有类型的端点监控，帮助用户评估和优化AI模型。
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Databricks AI Playground提供直接尝试基础模型的机会。
延伸问答
Databricks Model Serving的新更新有哪些主要功能？
新更新包括访问大型语言模型、简化的发现和定制选项、改进的监控等功能。
如何通过Databricks访问开源和专有模型？
用户可以通过统一的API和SQL接口访问新的开源和专有模型，便于比较和选择最佳模型。
推理表在Databricks中有什么作用？
推理表支持所有类型的端点监控，帮助用户评估和优化AI模型。
Databricks如何简化GenAI应用的开发过程？
通过提供新的大型语言模型、个性化主页、通用搜索和改进的监控，Databricks简化了GenAI应用的实验、定制和部署。
Databricks的个性化主页有什么新功能？
个性化主页根据用户的常见操作和工作负载进行定制，展示最先进的模型以便于发现。
如何在Databricks中构建复合AI系统？
用户可以使用LangChain或Python代码部署自定义的编排逻辑，从而管理和部署端到端应用。
