Úvod do Služby Databricks Machine Learning

Tento článek představuje úvod do služby Databricks Machine Learning. Popisuje výhody používání Databricks pro běžné úlohy ML a poskytuje odkazy na poznámkové bloky, kurzy a uživatelské příručky, které vám pomůžou začít.

Diagram znázorňuje, jak se možnosti Azure Databricks mapují na kroky procesu vývoje a nasazení modelu.

Diagram strojového učení: Vývoj a nasazení modelu v Databricks

Co je Databricks Machine Learning?

Databricks Machine Learning poskytuje integrované prostředí strojového učení, které pomáhá zjednodušit a standardizovat procesy vývoje strojového učení. Se službou Databricks Machine Learning můžete:

Použití pracovního prostoru Databricks se službou Databricks Machine Learning

Databricks Machine Learning také zahrnuje všechny možnosti pracovního prostoru Azure Databricks, včetně:

Pro aplikace strojového učení doporučuje Databricks používat cluster se spuštěným modulem Introduction to Databricks Runtime for Machine Learning.

Použití Databricks pro aplikace hlubokého učení

Databricks Machine Learning poskytuje předem integrovanou infrastrukturu hlubokého učení, včetně integrované a předem nakonfigurované podpory GPU s ovladači a podpůrnými knihovnami. Zahrnuje také nejběžnější knihovny hlubokého učení, jako jsou TensorFlow, PyTorch a Keras, a podpůrné knihovny jako Petastorm, Hyperopt a Horovod.

Pokud chcete začít s hloubkovým učením v Databricks, přečtěte si:

Další kroky

Pokud chcete začít, podívejte se na:

Další informace o klíčových funkcích služby Databricks Machine Learning najdete tady:

Doporučený pracovní postup MLOps ve službě Databricks Machine Learning najdete tady: