Публикации по теме 'databricks'
Обучите и разверните модель классификации текста с помощью Spark NLP, трансферного обучения BERT, MLflow и…
Пошаговые инструкции, как обучить модель классификации двоичного текста с помощью переносного обучения на предварительно обученной модели BERT (двунаправленные представления кодировщика от преобразователей) и делать пакетные прогнозы с помощью мелкозернистой модели на новых данные
Репозиторий GitHub с полным кодом блокнота здесь
Создайте кластер Databricks ML с установленной библиотекой Spark NLP
Databricks поставляется с средами выполнения машинного обучения , в..
Изменение временных рядов для глубокого обучения в Databricks
Используйте Databricks SQL для подготовки данных временных рядов
Используя Databricks SQL, можно легко подготовить данные временных рядов для обучения глубокому обучению.
Обзор данных
Чтобы продемонстрировать это, мы будем использовать простой фиктивный набор данных. Наша цель — подготовить эти данные для глубокого обучения…
Использование хранилищ функций для ускорения разработки моделей
Один мудрый специалист по данным однажды сказал, что модель машинного обучения хороша настолько, насколько хороши данные, которые вы в нее вводите. Поэтому в Gousto мы постоянно ищем способы улучшить работу с данными и извлечь из них больше пользы.
Помня об этом, в начале этого года мы решили создать наш первый Feature Store на базе Databricks . Результаты говорят сами за себя. Значительно сокращено время развертывания. Многоразовые функции, подходящие для решения различных..
Подключите Azure Key Vault к Databricks, выполнив три шага.
Когда мы занимаемся локальной разработкой или работаем над домашним проектом, мы редко задумываемся о безопасности данных и доступа. Но если вы новичок в науке о данных, то самое время подумать о безопасности учетных данных.
В первую очередь необходимо создать Azure Key-Vault и, используя соглашение об именовании, принятое в вашей организации, создать имена для секретов (доступов) и сохранить сгенерированные токены. Если у вас нет правил именования ресурсов, то хотелось бы сразу дать..
Это новая «золотая лихорадка данных»?
Подобно старателям во время калифорнийской золотой лихорадки, компании сегодня сломя голову устремляются к границе данных, жаждя заявить о своих правах. Новые технологии появляются на сцене быстрее, чем быстрая стрельба из шести выстрелов, обещая богатство тем, кто сможет реализовать свой потенциал.
В основе этих данных «Эльдорадо» лежат пионеры, бросающие вызов дикой природе и строящие железные дороги, салоны и банки — инфраструктуру для транспортировки, хранения и извлечения выгоды..
Scala № 13: Spark: блоки данных
Использование блокнотов Databricks для Spark Scala
Databricks — это единая аналитическая платформа, призванная помочь организациям обрабатывать и анализировать большие объемы данных. Он был основан первоначальными создателями Apache Spark, среды обработки больших данных с открытым исходным кодом и обеспечивает среду совместной работы для разработки данных, науки о данных и бизнес-аналитики.
Databricks упрощает процесс работы с большими данными, предлагая единое рабочее пространство,..
Создание файла Python Wheel и развертывание производственных конвейеров с помощью задачи колеса Python в Databricks
Python — широко используемый язык в мире ИТ. Процесс упаковки и распространения кода Python по командам — очень сложная задача. Решением этой проблемы является создание файла колеса и безопасный обмен этими двоичными файлами между командами.
Файл колеса Python имеет расширение .whl , которое состоит из версии Python и платформы, поддерживаемой файлом колеса. Существуют различные преимущества упаковки кода Python в файлы колес, включая их меньший размер.
Кроме того, установка файлов..
