TensorFlow用に最適化された Databricks

使うことのメリットとその特長

TensorFlow 用に最適化された Databricks を使うことのメリットとその特長<br /><br />
TensorFlow 用に最適化された Databricks を使うことのメリットとその特長<br /><br />
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すぐに使用できる TensorFlow
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すぐに使用できる TensorFlow

AWS と Azure の CPU および GPU のインスタンスで、クラスタを数秒で起動。柔軟性を最大限に高めます。

Databricks の機械学習ランタイムには、TensorFlow(テンソルフロー)、Keras および、それらが依存する要素が予め統合されており、すぐに使用できます。

また、基礎的なものから高度なものまで多様な API が提供されており、TensorFlow、Keras、Apache Spark の統合による最先端のニューラルネットワークのトレーニングが可能です。

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スケールアウト計算

Databricks の HorovodRunner は、分散型コンピューティングの容易なスケールアウトを可能にします。

最も要求の厳しいジョブにおいても、ハードウェアサポート(CUDA および cuDNN)の高速化により、パフォーマンスを強化します。

ニーズに基づいてリソースを自動的に拡張し、ストレージをコンピューティングリソースから分離することでコストを管理します。

スケールアウト計算
エンドツーエンドのコラボレーション
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エンドツーエンドのコラボレーション

Databricks ワークスペースを使用することで、バッチまたはリアルタイムで、高品質のデータセットに簡単にアクセスして大規模なスケールで調査/準備を行うことができます。

Notebook を共有し、Python、R、Scala、または Java をTensorFlow(テンソルフロー)とともに使用して、バージョン履歴や Github の統合による変更を継続的に追跡します。

ローカルまたはクラウドで実験を共有、実行、追跡し、MLflow を使用して任意のプラットフォームにモデルをデプロイできます。