В Azure Databricks доступны управляемые службы MLflow и Delta Lake
Дата публикации: 24 апреля, 2019
Управляемая служба MLflow в Azure Databricks теперь общедоступна. В ней будут использоваться возможности Машинного обучения Azure для отслеживания полного жизненного цикла машинного обучения. Благодаря этому организации смогут разрабатывать и поддерживать жизненный цикл машинного обучения, используя единый реестр моделей в Azure. Сочетание Azure Databricks и Машинного обучения Azure делает платформу Azure наиболее подходящим облаком для машинного обучения. Кроме развертывания моделей из облака на пограничные устройства, клиенты получают преимущества оптимизированной рабочей области на базе Apache Spark с автоматическим масштабированием и функциями совместной работы, а также возможности комплексного управления жизненным циклом машинного обучения.
Кроме того, в Databricks доступна служба с открытым кодом Databricks Delta, которая теперь называется Delta Lake. Delta Lake — это подсистема на базе Apache Spark для оптимизации конвейеров данных. С Delta Lake клиенты Azure Databricks получают более высокий уровень надежности, улучшенную производительность и возможность упростить конвейеры данных. Клиенты Azure Databricks уже пользуются преимуществами общедоступной версии подсистемы Delta с февраля. Проект с открытым кодом Delta Lake позволит им и далее внедрять разработанные сообществом инновации.