Databricks
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湖仓AI：构建生成式AI应用的数据中心方法
内容提要
Databricks宣布了Lakehouse AI的新功能，包括矢量搜索、Lakehouse监控、GPU模型服务、MLflow 2.5等。这些功能加速生成式AI生产过程，解决模型质量、训练成本和复杂性、模型信任、数据安全和治理等挑战。Lakehouse AI提供现有模型和自定义模型训练支持，矢量搜索用于索引，Lakehouse监控用于监测模型和提示性能，模型服务用于实时部署模型，统一数据和AI治理等功能。帮助组织保持数据安全和治理控制，并加速从概念验证到生产的过程。
关键要点
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Databricks推出Lakehouse AI的新功能，包括矢量搜索、Lakehouse监控、GPU模型服务和MLflow 2.5。
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这些功能旨在加速生成式AI的生产过程，解决模型质量、训练成本、模型信任和数据安全等挑战。
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Lakehouse AI支持现有模型和自定义模型的训练，提供矢量搜索和监控功能。
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矢量搜索用于索引数据，Lakehouse监控用于监测模型和提示性能。
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模型服务支持实时部署，确保数据安全和治理控制。
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生成式AI的关键挑战包括模型质量优化、训练复杂性、模型信任和数据安全。
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Lakehouse AI通过提供现有模型和自定义模型训练支持来解决这些挑战。
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矢量搜索功能帮助组织快速索引数据并进行实时相似性搜索。
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Databricks专家提供经过优化的模型，减少模型服务延迟。
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AutoML支持文本分类和基础嵌入模型的微调，简化用户操作。
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Lakehouse监控服务允许用户同时跟踪数据和AI资产的质量。
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推理表记录请求和响应，帮助团队实时监控模型质量。
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MLflow扩展了评估API，帮助识别最佳模型候选。
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GPU优化的模型服务提高了LLM的性能，降低推理延迟。
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特征和功能服务通过REST API提供低延迟计算，防止在线和离线偏差。
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AI功能允许数据分析师和工程师在SQL查询中使用LLM。
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统一的数据和AI治理增强了Unity Catalog，提供全面的治理和追踪。
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MLflow AI Gateway帮助管理外部数据发送的成本和使用情况。
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Databricks CLI为MLOps提供基础设施即代码的项目设置，提升生产效率。
