Databricks додає великі мовні моделі (LLM) до SQL і MLflow 2.3

Приєднайтеся до керівників вищої ланки в Сан-Франциско 11-12 липня, щоб дізнатися, як лідери інтегрують і оптимізують інвестиції в ШІ для успіху. Дізнайтеся більше

Сьогодні Databricks продовжує свої зусилля з демократизації штучного інтелекту (AI), оголошуючи пару технологічних оновлень, розроблених, щоб допомогти компаніям отримати вигоду та легше використовувати SQL для аналізу даних на великих мовних моделях (LLM).

Оновлення включають віху з відкритим вихідним кодом MLflow 2.3, яка полегшить організаціям керування та розгортання моделей машинного навчання (ML), особливо моделей на основі трансформаторів, розміщених на Hugging Face. MLflow – це широко використовувана технологічна ініціатива під керівництвом Databricks, яка спрощує керування життєвим циклом ML від експериментів до розгортання, надаючи інструменти для відстеження, упаковки та спільного використання моделей.

Databricks також відкриває LLM для аналітиків даних, увімкнувши підтримку запитів SQL (Structured Query Language). SQL зазвичай використовується для запитів до баз даних і аналізу даних.

>>Не пропустіть наш новий спеціальний випуск: Центри обробки даних у 2023 році: робити більше з меншими витратами.