説明
Databricksモデルサービングは、従来の機械学習モデル、生成AIモデル、およびAIエージェントを展開しようとする企業向けの包括的なソリューションを提供します。このプラットフォームは、Azure OpenAIやAWS Bedrockなどの独自モデルだけでなく、LlamaやMistralなどのオープンソースモデルもサポートしています。ユーザーは、微調整されたオープンソースモデルや、自分のデータでトレーニングされた従来のMLモデルを提供でき、モデルデプロイメントの柔軟性を実現します。提供されたモデルは、大規模バッチ推論やリアルタイムアプリケーションを含むさまざまなワークフローでエンドポイントとして簡単に利用できます。
Databricksモデルサービングの主な特徴の1つは、組み込みのガバナンス、系譜追跡、および監視機能であり、高品質な出力を保証します。これは、AIモデルの厳格なコンプライアンスと監視を必要とする組織にとって特に重要です。このプラットフォームは、すべてのタイプのAIモデルとエージェントのデプロイメントプロセスを簡素化し、ユーザーが事前にトレーニングされたオープンソースモデルや、自分のデータで構築されたカスタムモデルをCPUまたはGPU上でデプロイできるようにします。自動化されたコンテナビルドとインフラ管理により、メンテナンスコストが削減され、デプロイメントが加速され、企業はAIシステムを通じて価値を提供することに集中できます。
Databricksモデルサービングは、すべてのモデルの統一管理も提供し、PyFuncやscikit-learnなどのカスタムMLモデルや、Databricksまたは他のプロバイダーでホストされている基盤モデルへのアクセスと管理を容易にします。この統一されたユーザーインターフェースとAPIは、管理プロセスを合理化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。さらに、このプラットフォームは、さまざまなデータタイプとモデルにわたる大規模データセットでの効率的なサーバーレスAI推論を可能にする簡単なバッチ推論を実現します。Databricks SQL、ノートブック、およびワークフローとの統合により、AIの大規模な適用が促進されます。
このプラットフォームはコスト効率を考慮して設計されており、CPUおよびGPUサポートを備えた高可用性のサーバーレスサービス上で低遅延APIとしてモデルを提供します。ユーザーは、重要なニーズに応じてゼロからスケールアップし、要件の変化に応じてスケールダウンできます。柔軟な価格オプションが利用可能です。Databricksはインフラ管理とメンテナンスコストを処理し、組織がビジネス価値の提供に集中できるようにします。
モデルサービングの主要機能
AIモデルの統一デプロイメント
従来のMLおよび生成AIモデルをサポート
組み込みのガバナンスと監視
自動化されたコンテナビルド
簡単なバッチ推論
サーバーレスAI推論
コスト効率の良い低遅延API
統一管理インターフェース
モデルサービングの使い方は？
デプロイ: モデルタイプを選択し、Databricksにデプロイします。
統合: 提供されたモデルをワークフローのエンドポイントとして使用します。
監視: 組み込みのガバナンスおよび監視ツールを利用して品質を保証します。
スケール: ワークロードのニーズに応じてリソースを調整します。
モデルサービングの使用例
- リアルタイム推奨
- バッチ処理
- モデルガバナンス
- カスタムモデルデプロイメント
- スケーラブルなAIアプリケーション
