Kết nối dữ liệu và AI trên nền tảng dữ liệu thống nhất: Cách tiếp cận data-centric

- AI tạo sinh có tiềm năng dân chủ hóa AI và chuyển đổi mọi ngành, hỗ trợ mọi nhân viên và tương tác với mọi khách hàng. Đầu tư vào AI tạo sinh đang tăng vọt.

- Các tổ chức đang đưa nhiều mô hình vào sản xuất (tăng 411% so với cùng kỳ năm trước) và tăng thử nghiệm ML (tăng 54%). Tuy nhiên, họ vẫn thiếu sự tự tin vào các mô hình AI.

- Kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu gặp khó khăn trong việc chuyển giao do nền tảng, công cụ và quy trình khác nhau. Thiếu quy trình thống nhất và kiểm soát truy cập giữa các hệ thống gây ra rủi ro.

- Cách tiếp cận lấy dữ liệu làm trung tâm đòi hỏi nền tảng dữ liệu thống nhất được xây dựng dựa trên trí tuệ dữ liệu. Nó dân chủ hóa quyền truy cập vào dữ liệu và đơn giản hóa vòng đời dự án AI.

- Databricks Feature Store cho phép các nhà khoa học dữ liệu dễ dàng tìm và chia sẻ các tính năng. Nó đóng gói mô hình với siêu dữ liệu tính năng để tự động truy xuất hoặc kết hợp các tính năng để chấm điểm dữ liệu mới.

- Databricks Mosaic AI cung cấp công cụ thống nhất để xây dựng, triển khai và giám sát các giải pháp AI và ML. Nó tích hợp hoàn toàn với phần còn lại của Nền tảng Trí tuệ Dữ liệu.

- Chia sẻ dữ liệu trên Nền tảng Trí tuệ Dữ liệu cho phép cộng tác đáng tin cậy cho các nhà cung cấp và người tiêu dùng dữ liệu. Databricks cung cấp một nền tảng chia sẻ mở và an toàn cho tất cả dữ liệu, phân tích và AI của bạn.

- MLflow và khả năng đăng ký mô hình được tích hợp trong Unity Catalog giúp các nhóm dữ liệu có thể quản lý việc triển khai mô hình trên các môi trường thực thi, chỉ định phiên bản nào đang hoạt động cho một mục đích nhất định thông qua bí danh, xem lịch sử các phiên bản trước đó.

- Databricks Model Serving là một dịch vụ thống nhất để triển khai, quản lý, truy vấn và giám sát các mô hình được tinh chỉnh hoặc triển khai trước bởi Databricks hoặc từ bất kỳ nhà cung cấp mô hình nào khác.

📌 Kỷ nguyên AI tạo sinh đòi hỏi cách tiếp cận lấy dữ liệu làm trung tâm và cộng tác, nơi các nhóm kỹ thuật dữ liệu và khoa học dữ liệu làm việc cùng nhau trên cùng dữ liệu để đảm bảo tính chính xác, chất lượng và quản trị của các giải pháp LLM đầu cuối. Nền tảng Trí tuệ Dữ liệu Databricks thống nhất quy trình, cung cấp công cụ giám sát tự động và theo dõi dòng dữ liệu của tất cả các mô hình, tính năng và dữ liệu để đảm bảo độ tin cậy của hệ thống, chất lượng mô hình và chất lượng dữ liệu.

Citations:
[1] https://www.databricks.com/sites/default/files/2024-04/Databricks-Connecting-Data-and-AI-final%29.pdf