Ray on Databricksの一般提供開始のお知らせ
昨年、Rayサポートの パブリックプレビュー をリリースして以来、何百ものDatabricksのお客様が、マルチモデル階層予測やLLMファインチューニング、強化学習など、様々なユースケースに使用してきました 。 本日、DatabricksにおけるRayサポートの一般提供を発表できることを嬉しく思います。 Rayは、バージョン15.0以降、機械学習ランタイムの一部として含まれるようになり、Databricksでファーストクラスとして提供されるようになりました。 お客様は、追加インストールなしで Rayクラスターを開始することができ、Databricksが提供する統合された製品群（Unity Catalog、Delta Lake、MLflow、Apache Sparkなど）の中で、この強力なフレームワークの使用を開始することができます。 調和のとれた統合：Databricks上のRayとSpark Ray on Databricksの一般提供により、Databricks上で分散ML AIワークロードを実行する選択肢が
DatabricksおよびApache Spark™上でのRayオートスケーリングのサポートを発表
Ray はオープンソースの統合コンピュートフレームワークで、分散環境におけるAIとPythonワークロードのスケーリングを簡素化します。 Databricks上でのRay の実行サポートを導入して以来、予測や深層強化学習からLLMの微調整に至るまで、数多くのお客様が機械学習のユースケースの導入に成功しています。 Rayバージョン2.8.0 のリリースに伴い、Ray on Databricksのオートスケーリングサポートが追加されました。 オートスケーリング は、変動する需要に対してリソースを動的に調整することができるため、不可欠です。 処理のニーズは時間と共に大きく変化する可能性があるため、オートスケーリングにより、最適なパフォーマンスとコスト効率を保証し、手動介入を必要とせずに計算能力と費用のバランスを維持するのに役立ちます。 Databricks上のRayオートスケーリングは、必要に応じてワーカーノードを追加または削除することができ、Sparkフレームワークを活用して分散コンピューティング環境におけるスケーラ
MLflow AI Gatewayの発表
翻訳：Junichi Maruyama. - Original Blog Link 大規模言語モデル（LLM）は、SQLウェアハウスに保存されたテキストデータのセンチメント分析から、製品に関するニュアンスの異なる質問に回答するリアルタイムのチャットボットの導入まで、ビジネス価値を提供する幅広い潜在的なユースケースを解き放ちます。 しかし、これらのアプリケーションのために強力なSaaSやオープンソースのLLMへのアクセスを民主化するには、セキュリティ、コスト、データ関連のさまざまな課題が伴います。 例えば、企業全体で SaaS LLM API トークンを効果的に管理するという具体的な課題を考えてみよう： チームがAPIトークンをプレーンテキストとして通信に貼り付けることによるセキュリティの問題 共有キーがアプリケーションのクラッシュやレート制限の乱用によるコストのピークにつながるというコストの問題 各チームがガードレールなしで独自のAPIトークンを管理することによるガバナンスの問題 これらの課題は、組織がイノベーシ
MLflow 2.3の紹介：LLMのネイティブサポートと新機能による強化
Introducing MLflow 2.3: Enhanced with Native LLM Support and New Features 翻訳： junichi.maruyama MLflow は月間 1,300 万ダウンロードを超え、エンドツーエンドの MLOps の主要なプラットフォームとしての地位を確立しており、あらゆる規模のチームがバッチおよびリアルタイム推論用のモデルを追跡、共有、パッケージ化、およびデプロイできるようにしました。MLflowは、何千もの組織で日々採用され、多様なプロダクション機械学習アプリケーションを推進しており、産業界と学界から500人以上の貢献者からなる活発なコミュニティによって活発に開発されています。 今日、私たちはこのオープンソースの機械学習プラットフォームの最新版であるMLflow 2.3を発表することができ、大規模言語モデル（LLM）の管理・導入能力を向上させる革新的な機能が満載されてい ることに興奮しています。この強化されたLLMサポートは、以下のような形で提供さ
DatabricksとApache Spark ClustersにおけるRayのサポートを発表
Original : Announcing Ray support on Databricks and Apache Spark Clusters 翻訳： junichi.maruyama Ray は、スケーラブルなAIおよびPythonワークロードを実行するための著名なコンピュートフレームワークで、さまざまな分散機械学習ツール、大規模なハイパーパラメータチューニング機能、強化学習アルゴリズム、モデル提供などを提供します。同様に、Apache Spark™は、 Spark MLlib や、 XGBoost , TensorFlow...