在Databricks 上使用 scikit-learn 與 MLflow 整合 (Unity 目錄) 取得筆記本 如果您的工作區未針對 Unity 目錄啟用,請使用此版本的筆記本: 在Databricks 上使用 scikit-learn 與 MLflow 整合 取得筆記本
MLOps 的一般建議 建議的 MLOps 工作流程 開發階段 顯示其他 2 個 本文說明如何在 Databricks 平台上使用 MLOps 來最佳化機器學習 (ML) 系統的效能和長期效率。 其中包括針對 MLOps 結構的一般建議,還說明了使用 Databricks 平台的通用工作流程,您可將該工作流程用作 ML 開發至生產程序的模型。 如需有關此 ...
本文提供了机器学习操作 (MLOps) 体系结构和使用 Azure Databricks 的过程。 数据科学家和工程师可以使用这种标准化的过程将机器学习模型和管道从开发转移到生产。 此解决方案可以利用完全自动化、持续监视和可靠的协作,因此面向 MLOps 成熟度级别 4。 此体系结构使用生成模型方法而不是提升模型方法的提升...
了解如何将 Azure Databricks AutoML 和 Python API 配合使用来训练 ML 模型。 该 API 提供了用于启动分类、回归和预测 AutoML 运行的函数。
Azure Databricks工作区(Workspace) 构建在完整的 Spark 功能基础之上,提供一个完全托管的云平台,其中包括: ✦完全托管的 Spark 群集 ✦用于探索和可视化的交互式工作区 ✦一个为现有的Spark应用程序提供支持的平台 Databricks运行时(Runtime) ✦Azure Databricks 运行时构建在 Apache Spark 的基础之上,是Spark ...
探索Azure Databricks,这是一项完全托管的 Azure 服务,可在 Azure 中启用开放式数据湖屋体系结构。在整个数据资产中使用基于 Apache Spark 的分析和 AI。
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Azure Databricks概要 中介者架构和数据湖架构 Databricks SQL概要 Azure Data Factory 正文: Azure Databricks概要 适用于多数行业,多种流程,多样用户的开放平台 AzureAD上的Databricks作为民用型数据与AI结合的平台产品,目前已经被全球超过7000余家企业采用。应用领域包括金融服务,精细化需求预测,LTV(顾客生涯价值)评估,基...
Azure Databricks是一个完全托管的、基于云的大数据分析和机器学习平台,通过简化搭建企业级生产环境数据应用程序的流程,使开发人员能够加速导入数据智能和应用创新。Azure Databricks是由Apache Spark的创始团队和微软共同打造的,它为数据科学和数据工程团队提供了一个用于大数据处理和机器学习的统一平台。