TensorFlow auf Databricks

TensorFlow auf Databricks – Die Unified Analytics Platform, optimiert für TensorFlow
TensorFlow auf Databricks – Die Unified Analytics Platform, optimiert für TensorFlow
TensorFlow auf Databricks – Die Unified Analytics Platform, optimiert für TensorFlow
TensorFlow auf Databricks – Die Unified Analytics Platform, optimiert für TensorFlow
TensorFlow auf Databricks – Die Unified Analytics Platform, optimiert für TensorFlow
TensorFlow auf Databricks – Die Unified Analytics Platform, optimiert für TensorFlow
TensorFlow auf Databricks – Die Unified Analytics Platform, optimiert für TensorFlow
TensorFlow – sofort einsatzbereit
Symbolabschnitt

TensorFlow – sofort einsatzbereit

Bringen Sie Cluster in Sekundenschnelle auf AWS und Azure CPU- und GPU-Instanzen zum Laufen – für maximale Flexibilität.

Legen Sie gleich los. TensorFlow, Keras und ihre Dependencies sind bei Databricks Runtime for Machine Learning direkt integriert. Anpassungen sind nicht erforderlich.

Profitieren Sie von einer Reihe an Low-Level- und High-Level-APIs, um bahnbrechende neuronale Netzwerke mithilfe von TensorFlow, Keras und Apache Spark zu trainieren.

Symbolabschnitt

Scale-Out-Computation

Nutzen Sie den neuen Databricks HorovodRunner, um Scale-Out Computation in einer dezentralen Variante umzusetzen.

Profitieren Sie vom beschleunigten Hardware-Support (CUDA und cuDNN), der – auch bei Ihren anspruchsvollsten Aufgaben – eine bessere Performance sicherstellt.

Lassen Sie Ihre Ressourcen automatisch skalieren, basierend auf Ihren Bedürfnissen. Behalten Sie Ihre Kosten unter Kontrolle, indem Sie Ihre Speicher- von ihren Berechnungs-Ressourcen trennen.

Scale-Out-Computation
Ein End-to-End-Gemeinschaftserlebnis
Symbolabschnitt

Ein End-to-End-Gemeinschaftserlebnis

Greifen Sie schnell und unkompliziert auf hoch-qualitative Datensets zu – unabhängig von ihrer Größe. Untersuchen Sie sie und bereiten Sie sie in Batch oder Real Time vor – mit Databricks Workspace.

Arbeiten Sie gemeinschaftlich an Notebooks und behalten Sie den Überblick über alle Änderungen dank nachverfolgbarem Änderungsverlauf und Github-Integration, unter Verwendung von Python, R, Scala oder Java.

Teilen, starten und verfolgen Sie Experimente, lokal oder in der Cloud, und stellen Sie Modelle auf jeder Plattform bereit – mit MLflow.