TensorFlow™ no Databricks
![Ready-to-use TensorFlow](/en-website-assets/static/ede88ffac6c3ce78b9efc894509acac3/tensorflow-ready-to-use1679519301.png)
TensorFlow pronto para uso
Coloque clusters em funcionamento em segundos em instâncias de CPU e GPU da AWS e do Azure para ter flexibilidade máxima.
Comece rapidamente com a integração pronta para uso do TensorFlow, Keras e suas dependências com o Databricks Runtime for Machine Learning.
Aproveite uma variedade de APIs de baixo e alto nível para treinar redes neurais de ponta usando TensorFlow, Keras e Apache Spark.
![Scale-out computation](/en-website-assets/static/0566a9e9f3d1501ccc7e0cf96a3da1f6/tensorflow-scale-out1679519385.png)
Dimensionamento de computação
Dimensione facilmente a computação de forma distribuída com o novo Databricks HorovodRunner.
Conte com o suporte de hardware acelerado (CUDA e cuDNN) para obter melhores desempenhos nos jobs mais exigentes.
Dimensione automaticamente os recursos com base nas suas necessidades e mantenha os custos sob controle, separando o armazenamento dos recursos de compute.
![End-to-end collaborative experience](/en-website-assets/static/2f5341f36bb1a383c28d2067a564c321/tensorflow-end-to-end1679519503.png)
Experiência colaborativa do início ao fim
Acesse, explore e prepare facilmente conjuntos de dados de alta qualidade, em batch ou em tempo real, e em grande escala com o machine learning.
Compartilhe notebooks e acompanhe as alterações com o histórico de versões e a integração com o Github, usando Python, R, Scala ou Java.
Compartilhe, execute e monitore os experimentos localmente ou na nuvem e implemente modelos em qualquer plataforma com o MLflow.