この記事では、Databricks がバッチ推論に推奨する内容について説明します。
Azure Databricks で提供されるリアルタイム モデルについては、「Mosaic AI Model Servingを使用してモデルをデプロイする」を参照してください。
バッチ推論用の AI 関数
重要
この機能はパブリック プレビュー段階にあります。
AI 関数は、Databricks に格納されているデータに AI を適用するために使用できる組み込みの関数です。
タスク固有の AI 関数または汎用関数 (ai_query) を使用してバッチ推論を実行できます。
タスク固有の AI 関数 ( ai_translate) を使用したバッチ推論の例を次に示します。 テーブル全体に対してバッチ推論を実行する場合は、クエリから limit 500 を削除できます。
SELECT
writer_summary,
ai_translate(writer_summary, "cn") as cn_translation
from user.batch.news_summaries
limit 500
;
または、汎用関数を使用 ai_query バッチ推論を実行することもできます。
- サポートされているモデルの種類と関連するモデル
ai_query確認します。 - バッチ推論パイプラインのデプロイを参照してください。
Spark DataFrame を使用したバッチ推論
Spark を使用したモデル推論ワークフローの詳細なガイドについては、Spark DataFrame を使用したバッチ推論の実行に関する記事を参照してください。
ディープ ラーニング モデルの推論の例については、次の記事を参照してください。