Databricks AI-omgeving

De Databricks AI-omgeving is een gecureerde runtime met GPU die is afgestemd op AI-ontwikkeling. Het wordt ondersteund in serverloze GPU-omgeving 4 en hoger.

Deze nieuwe omgeving stroomlijnt de ontwikkeling door een volledig vooraf geconfigureerde bibliotheekstack te leveren voor machine learning (inclusief frameworks zoals PyTorch, HuggingFace Transformers, enzovoort) en systeemeigen ondersteuning voor GPU's. Het kan worden geïntegreerd met Databricks-notebooks, Unity Catalog en MLflow en biedt een geïntegreerde ervaring. Met de AI-omgeving kunnen ML-teams eenvoudig een kant-en-klaar GPU-cluster selecteren en onmiddellijk beginnen met het trainen van modellen, in plaats van dagen te besteden aan het instellen en oplossen van problemen.

Verbinding maken met de AI-omgeving

De Databricks AI-omgeving gebruiken vanuit een Databricks-notebook dat is verbonden met serverloze GPU-rekenkracht:

1. Klik in een notebook op de vervolgkeuzelijst Verbinding maken bovenaan en selecteer Serverloze GPU.
2. Klik op het het deelvenster Omgeving te openen.
3. Selecteer A10 in het veld Accelerator .
4. Selecteer AI v4 voor de AI-omgeving in het veld Basisomgeving .
5. Als u Geen hebt gekozen in het veld Basisomgeving , selecteert u de versie Omgeving.
6. Klik op Toepassenen bevestig vervolgens dat u de serverloze GPU-rekenkracht wilt toepassen op uw notebookomgeving.

Databricks AI-omgeving instellen voor een notebooktaak op serverloze GPU:

1. Klik in de instelling van de notebooktaak op De omgeving van het notitieblok bewerken in de sectie Omgeving en bibliotheken .
2. Klik op het het deelvenster Omgeving te openen.
3. Selecteer AI v4 voor de AI-omgeving in het veld Basisomgeving .

De nieuwe taken kunnen de Databricks AI-omgeving ondersteunen.

Veelgestelde vragen

Wat is het verschil tussen de Ai-omgeving van Databricks en de omgeving in Databricks Runtime voor Machine Learning?

Zowel Databricks Runtime voor Machine Learning als de Databricks AI-omgeving bieden een vooraf geconfigureerde rekenomgeving die is afgestemd op AI/ML-gebruiksvoorbeelden. Hoewel Databricks Runtime voor Machine Learning wordt gebruikt met klassieke rekenresources, is de Databricks AI-omgeving bedoeld voor serverloze GPU-rekenkracht.

Zowel de omgeving in Databricks Runtime voor Machine Learning als de Databricks AI-omgeving bevatten algemene machine learning-pakketten, met enkele verschillen. Met name de Databricks AI-omgeving bevat meer bijgewerkte pakketten, maar bevat geen Tensorflow- en GraphFrames. Zie de releaseopmerkingen voor serverloze omgevingen en releaseopmerkingen voor Databricks Runtime voor Machine Learning voor meer informatie over wat er is opgenomen in de Databricks AI-omgeving en Databricks Runtime.

Bekende problemen

• De Databricks AI-omgeving werkt niet met het veld Omgeving en bibliotheken in de taakconfiguratie voor notebooktaken. Als u een nieuwe taakomgeving maakt op basis van dat veld, kunt u mogelijk geen Databricks AI-omgeving selecteren.
• De Databricks AI-omgeving biedt geen ondersteuning voor omgevingsexport.