Beschreibung
Databricks Model Serving bietet eine umfassende Lösung für Unternehmen, die klassische Machine-Learning-Modelle, generative KI-Modelle und KI-Agenten bereitstellen möchten. Diese Plattform unterstützt sowohl proprietäre Modelle wie Azure OpenAI und AWS Bedrock als auch Open-Source-Modelle wie Llama und Mistral. Benutzer können feinabgestimmte Open-Source-Modelle oder klassische ML-Modelle, die auf ihren eigenen Daten trainiert wurden, bereitstellen, was Flexibilität bei der Modellbereitstellung ermöglicht. Die bereitgestellten Modelle können einfach als Endpunkte in verschiedenen Workflows genutzt werden, einschließlich großangelegter Batch-Inferenz und Echtzeitanwendungen.
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Eine der Hauptfunktionen von Databricks Model Serving sind die integrierten Governance-, Nachverfolgungs- und Überwachungsfunktionen, die qualitativ hochwertige Ergebnisse gewährleisten. Dies ist besonders wichtig für Organisationen, die strenge Compliance- und Überwachungsanforderungen für ihre KI-Modelle benötigen. Die Plattform vereinfacht den Bereitstellungsprozess für alle Arten von KI-Modellen und -Agenten und ermöglicht es Benutzern, vortrainierte Open-Source-Modelle oder benutzerdefinierte Modelle, die auf ihren eigenen Daten basieren, sowohl auf CPUs als auch auf GPUs bereitzustellen. Automatisiertes Container-Building und Infrastrukturmanagement senken die Wartungskosten und beschleunigen die Bereitstellung, sodass Unternehmen sich darauf konzentrieren können, durch ihre KI-Systeme Mehrwert zu schaffen.
Databricks Model Serving bietet auch ein einheitliches Management für alle Modelle, was den Zugriff und die Verwaltung benutzerdefinierter ML-Modelle wie PyFunc und scikit-learn sowie von Basis-Modellen, die auf Databricks oder anderen Anbietern gehostet werden, erleichtert. Diese einheitliche Benutzeroberfläche und API optimieren den Verwaltungsprozess und verbessern die Benutzererfahrung. Darüber hinaus ermöglicht die Plattform mühelose Batch-Inferenz, die eine effiziente, serverlose KI-Inferenz auf großen Datensätzen über verschiedene Datentypen und Modelle hinweg ermöglicht. Die Integration mit Databricks SQL, Notebooks und Workflows erleichtert die Anwendung von KI in großem Maßstab.
Die Plattform ist darauf ausgelegt, kosteneffektiv zu sein, indem sie Modelle als latenzarme APIs auf einem hochverfügbaren serverlosen Dienst mit Unterstützung für sowohl CPU- als auch GPU-Bereitstellungen bereitstellt. Benutzer können von null skalieren, um kritische Anforderungen zu erfüllen, und wieder zurückgehen, wenn sich die Anforderungen ändern, wobei flexible Preisoptionen verfügbar sind. Databricks übernimmt das Infrastrukturmanagement und die Wartungskosten, sodass Organisationen sich auf die Bereitstellung von Geschäftswert konzentrieren können.
- KategorieMLOps & Modell-Deployment
- PreismodellZahlung pro Token
- BereitstellungServerless
- PlattformenCloud
Mosaic AI Model Serving's Kernfunktionen
Einheitliche Bereitstellung für KI-Modelle
Unterstützt klassische ML- und generative KI-Modelle
Integrierte Governance und Überwachung
Automatisierter Container-Bau
Mühelose Batch-Inferenz
Serverlose KI-Inferenz
Kosteneffektive latenzarme API
Einheitliche Verwaltungsoberfläche
Wie verwendet man Mosaic AI Model Serving?
Bereitstellen: Wählen Sie Ihren Modelltyp aus und stellen Sie ihn auf Databricks bereit.
Integrieren: Verwenden Sie bereitgestellte Modelle als Endpunkte in Ihren Workflows.
Überwachen: Nutzen Sie integrierte Governance- und Überwachungstools zur Qualitätssicherung.
Skalieren: Passen Sie die Ressourcen basierend auf Ihren Arbeitslastanforderungen an.
Mosaic AI Model Serving's Anwendungsfälle
- Echtzeit-Empfehlungen
- Batch-Verarbeitung
- Modell-Governance
- Bereitstellung benutzerdefinierter Modelle
- Skalierbare KI-Anwendungen
