Примечание
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Ознакомьтесь с одним из этих руководств, чтобы приступить к работе. Эти записные книжки можно импортировать в рабочую область Databricks.
Туториал | Описание |
---|---|
Классическое машинное обучение | Полный пример обучения классической модели машинного обучения в Databricks. |
scikit-learn | Используйте одну из самых популярных библиотек Python для машинного обучения для обучения моделей машинного обучения. |
MLlib | Примеры использования библиотеки машинного обучения Apache Spark. |
Глубокое обучение с помощью PyTorch | Полный пример обучения модели глубокого обучения в Databricks с помощью PyTorch. |
TensorFlow | TensorFlow — это платформа с открытым исходным кодом, которая поддерживает глубокое обучение и числовые вычисления на ЦП, GPU и кластерах gpu. |
Обслуживание мозаичной модели ИИ | Развертывание и запрос классической модели машинного обучения с помощью службы модели ИИ Мозаики. |
API-интерфейсы модели foundation | API-интерфейсы модели Foundation предоставляют доступ к популярным базовым моделям из конечных точек, доступных непосредственно из рабочей области Databricks. |
Краткое руководство по фреймворку агента | Используйте Mosaic AI Agent Framework для создания агента, добавления инструмента в агент и развертывания агента на конечной точке предоставления модели Databricks. |
Отслеживание приложения GenAI | Прослеживайте поток выполнения приложения с мониторингом на каждом этапе. |
Оценка приложения GenAI | Используйте MLflow 3 для создания, трассировки и оценки приложения GenAI. |
Краткое руководство по обратной связи с пользователями | Соберите отзывы конечных пользователей и используйте эти отзывы для оценки качества приложения GenAI. |
Создание, оценка и развертывание агента извлечения | Создайте агент ИИ, который объединяет получение данных с инструментами. |
Запрос моделей OpenAI | Создайте внешнюю конечную точку модели для запроса моделей OpenAI. |