Lakehouse AI का ओवरव्यू

Databricks कॉन्सेप्ट्स

Kevin Barlow

Data Practitioner

Lakehouse AI

Lakehouse हाई-लेवल डायग्राम

AI / ML के लिए Lakehouse क्यों?

Delta lake में भरोसेमंद डेटा और फाइलें
हाईली स्केलेबल compute
ओपन स्टैंडर्ड्स, लाइब्रेरी, फ्रेमवर्क्स
अन्य डेटा टीमों के साथ एकीकरण

¹ https://www.databricks.com/blog/2020/01/30/what-is-a-data-lakehouse.html

MLOps लाइफसाइकल

Machine Learning लाइफसाइकल डायग्राम

Lakehouse में MLOps

DataOps

DataOps

अलग-अलग स्रोतों से डेटा इंटीग्रेट करना (AutoLoader)
डेटा को उपयोगी, साफ फॉर्मेट में बदलना (Delta Live Tables)
मॉडलों के लिए उपयोगी फीचर्स बनाना (Feature Store)

Lakehouse में MLOps

ModelOps

ModelOps

अलग-अलग मॉडल डेवलप और ट्रेन करना (Notebooks)
मशीन लर्निंग टेम्पलेट्स और ऑटोमेशन (AutoML)
पैरामीटर्स, मेट्रिक्स, और ट्रायल्स ट्रैक करना (MLFlow)
मॉडलों को केंद्रीकृत करना और उपयोग करना (Model Registry)

Lakehouse में MLOps

DevOps

DevOps

अलग-अलग मॉडलों की एक्सेस गवर्न करना (Unity Catalog)
मॉडल वर्ज़न के लिए Continuous Integration और Continuous Deployment (CI/CD) (Model Registry)
कंजम्पशन के लिए मॉडल डिप्लॉय करना (Serving Endpoints)

आइए रिव्यू करें!

Databricks कॉन्सेप्ट्स

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