AIをよりアクセシブルに：Databricks上のMeta Llama 3.3で最大80％のコスト削減！
企業が高品質なAIアプリを提供するエージェントシステムを構築するにつれて、私たちはお客様に最高のコスト効率を提供するための最適化を続けています。Meta Llama 3.3モデルが Databricks Data Intelligence Platform で利用可能になったことを発表することを嬉しく思います。また、Mosaic AIの Model Serving の価格と効率性に大幅な更新が加えられました。これらの更新により、推論コストが最大80％削減され、AIエージェントを構築したり、バッチLLM処理を行っている企業にとって、以前よりも大幅にコスト効率が向上します。 コスト削減80%： 新しいLlama 3.3モデルと価格の引き下げにより、大幅なコスト削減を実現します。 推論速度の向上： レスポンスが40%速くなり、バッチ処理時間が短縮されることで、より良い顧客体験と迅速な洞察を実現します。 新しいMeta Llama 3.3モデルへのアクセス： Metaの最新技術を活用して、品質とパフォーマンスを向上させま
AIエージェント評価が進化！新たな合成データ機能で効率アップ
私たちのお客様は、汎用モデルを用いた大規模プロンプトから、ROIを向上させるために必要な品質を達成する専門的なエージェントシステムへと移行し続けています。今年初め、私たちは Mosaic AI Agent Framework と Agent Evaluation をリリースしました。これらは現在、多くの企業で、企業データを活用した複雑な推論や、サポートチケットの作成、メール対応などのタスクを実行するエージェントシステムの構築に利用されています。 本日、Agent Evaluationにおける大幅な強化として、合成データ生成APIを発表します。合成データ生成とは、実世界のデータを模倣した人工的なデータセットを作成することを指しますが、これは「架空の情報」を作ることではありません。私たちのAPIは、顧客独自のデータを活用し、それに基づいて評価セットを生成します。この評価セットは、顧客のユースケースに特化したものであり、ソフトウェアエンジニアリングにおけるテストスイートや、従来の機械学習における検証データのような役割を
時系列データの予測力を解き放て！
時系列予測は、将来のトレンド、需要、ユーザー行動を予測することで、データに基づく意思決定を目指す企業にとって極めて重要です。たとえば、小売業界のDatabricks顧客は、これらのモデルを活用して、季節や地域ごとの製品需要を予測し、在庫管理を最適化しています。同様に、エネルギー企業は消費パターンを予測して供給と需要のバランスを効率的に保ち、コスト削減や電力網の安定性を確保しています。 Databricksの顧客は、クラスタの管理やデータおよびモデルガバナンスの複雑さに煩わされることなく、Data Intelligence Platformを活用して洞察を提供することに集中したいと考えています。また、最高品質の予測を実現するために、最先端のモデルアーキテクチャへのアクセスを求めています。 これらの課題に対応するため、Mosaic AIモデルトレーニングに新機能として 時系列予測 を導入することを発表できることを嬉しく思います。この新しいAutoML製品は、柔軟性、ガバナンス、パフォーマンスを強化し、企業が時系列デー
クロスプラットフォームにおけるビューの共有がパブリックプレビューに なりました🚀
クロスプラットフォームにおけるビューの共有のパブリックプレビューを発表できることを嬉しく思います。 本日より利用可能なこの機能により、データプロバイダーは異なるプラットフォーム、クラウド、リージョン間でビューを共有できるようになり、オープンで相互運用可能なデータエコシステムを促進します。 ビュー共有はこれまでも便利な機能として利用されてきま したが、他のベンダーが提供する機能は同一プラットフォーム内に限定されることがほとんどでした。つまり、1つのプラットフォーム内でビューを共有することはできても、複数のプラットフォームやクラウド間での共有はできませんでした。この課題を解決するのが、Databricksのクロスプラットフォームビュー共有です。この機能を使用することで、異なる環境間でビューをシームレスに共有できるようになります。これは、データプロバイダーの影響範囲を広げるだけでなく、データ消費者にとってのベンダーロックインを回避し、コラボレーションをより簡単かつ迅速にする画期的な進化です。 クロスプラットフォーム共有は
Databricksマネージドのアシスタントの発表
Databricks内で完全にホストおよび管理される Databricks Assistant のパブリックプレビューの提供を 発表できることを嬉しく思います！このバージョンでは、AssistantはDatabricks Model Servingを支えるのと同じセキュアなインフラストラクチャを活用し、Databricksがホストするモデルのみを使用します。この強化により、すべてのお客様は、データ処理が確実にDatabricksアカウント内にとどまる形で、AI支援機能の恩恵を最大限に享受できます。 Databricks Assistant Databricks Assistant は、エンタープライズデータのための最高のAI支援生産性ツールを構築することを目指して開発されました。プレビュー以降の採用は驚くべきものでした。Assistantは、Databricksで最も急速に成長している機能の1つとなり、毎週17万人以上のユーザーが、コードの自動生成と修正、エラーのトラブルシューティング、さらには可視化とダッシュボー
統計の予測最適化を発表
統計の予測最適化のゲーテッドパブリックプレビューを発表できることを嬉しく思います。Data + AI Summitで発表された 予測最適化 （ Predictive Optimization ） は、最適化プロセスを効率化するためのAI駆動のアプローチとして一般提供されています。予測最適化は現在、 重要なデータ レイアウトとクリーンアップ タスクをサポートしており、ユーザーからの早期フィードバックでは、日常的なデータ メンテ ナンスを大幅に簡素化する効果が高く評価されています。 自動統計管理の追加により、予測最適化は次のような進歩を通じて顧客に価値を提供し、操作を簡素化します。 データスキップ統計のインテリジェントな選択により、列順序管理の必要性が排除されます クエリ最適化統計の自動収集により、データロード後にANALYZEを実行する必要がなくなります 収集された統計情報はクエリ実行戦略に役立ち、平均してパフォーマンスの向上とコストの削減につながります 統計の影響 最新の統計情報を利用することで、パフォーマンスと総
バッチおよびエージェントワークフローのための構造化出力の紹介
多くのAIのユースケースは、非構造化入力を構造化データに変換することに依存しています。開発者はますます、LLMを利用して生のドキュメントから構造化データを抽出し、APIソースからデータを取得するアシスタントを構築し、行動を起こすエージェントを 作成しています。これらの各ユースケースでは、モデルが構造化された形式に従った出力を生成する必要があります。 今日、私たちは Structured Outputs をMosaic AI Model Servingに導入することを発表します。これは、提供されたJSONスキーマにオプションで準拠できるJSONオブジェクトを生成するための統一されたAPIです。この新機能は、LlamaのようなオープンなLLM、ファインチューニングされたモデル、OpenAIのGPT-4oのような外部LLMを含むすべてのタイプのモデルをサポートし、特定のユースケースに最適なモデルを選択する柔軟性を提供します。 Structured Outputs は、新たに導入された response_format とと
Databricksノートブックとファイルで『ステップ実行デバッグ機能』が正式リリース！
Databricks ノートブックとファイルに Python のステップ実行デバッガー が正式リリース されました！多くのリクエストを受けたこの機能により、Databricks ユーザーはお気に入りの IDE と同様に、複雑なコードをステップ実行してエラーを診断できるようになりました。 主な機能: シンプルで強力なデバッグ UX : 洗練された UI でブレークポイントを設定し、Python コードをステップ実行。使い慣れた IDE のコントロールを搭載しています。 変数の確認と操作 : ブレークポイントで停止した際、改善された変数エクスプローラーでノートブックの状態を確認可能。デバッグコンソールで Python コードを記述し、変数をリアルタイムで確認・操作できます。...
「Provider Usage Analytics」一般提供開始を発表！
Databricks Marketplaceのプロバイダー向けに、「Provider Usage Analytics」の一般提供を発表します。この機能により、リードの生成や製品への関心をリアルタイムで分析でき、リードが誰で、どの企業に属し、どのようにリスティングと関わっているかを把握できる明確なインサイトが得られます。これにより、プロバイダーはオーディエンスや製品のパフォーマンスをより深く理解し、成長とリー ドコンバージョンの向上に役立ちます。 Provider Usage Analyticsのメリット すべてのプロバイダーは、何が効果的で、どこに改善が必要かを把握することが重要です。データ、AIモデル、その他のソリューションを販売している場合でも、顧客がどのように製品を見つけ、関与しているかを理解することは、戦略を洗練させるために不可欠です。 Provider Usage Analytics を利用すると、以下が可能になります： リードの把握 ：リードの企業や役職などの主要な情報を特定し、メッセージや提供内容を調
正式リリース！Unity CatalogからMicrosoft Power BIサービスへの直接公開が可能に！
「Unity Catalog から Microsoft Power BI Service へのデータ公開」機能が正式に利用可能となりました！この新機能により、 Unity Catalog のデータから数クリックで Power BI Web レポートを作成できるようになり、シームレスなカタログ統合とデータモデル同期が実現しました。Databricks の UI を離れることなく、Power BI Service に直接データセットを公開することが可能です。 Unity Catalog...