DatabricksTensorFlow

Databricks の TensorFlow – TensorFlow 用に最適化された統合分析プラットフォーム
Databricks の TensorFlow – TensorFlow 用に最適化された統合分析プラットフォーム
Databricks の TensorFlow – TensorFlow 用に最適化された統合分析プラットフォーム
Databricks の TensorFlow – TensorFlow 用に最適化された統合分析プラットフォーム
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Databricks の TensorFlow – TensorFlow 用に最適化された統合分析プラットフォーム
Databricks の TensorFlow – TensorFlow 用に最適化された統合分析プラットフォーム
すぐに使用できる TensorFlow
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すぐに使用できる TensorFlow

柔軟性を最大限に高めるため、AWS と Azure の CPU および GPU の両方のインスタンスで、クラスタを数秒で起動し実行します。

TensorFlow、Keras、およびそれらの依存関係を Databricksの機械学習ランタイムとすばやく統合して、すぐに使い始めることができます。

TensorFlow、Keras、および Apache Spark を使用して最先端のニューラルネットワークをトレーニングするため、低レベル/高レベルを問わず、さまざまな API を利用できます。

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スケールアウト計算

新しいDatabricksのHorovodRunnerを使用すると、分散型の計算を簡単にスケールアウトできます。

最も要求の厳しいジョブでも、加速化されたハードウェアサポート(CUDA および cuDNN)を活用してパフォーマンスを強化することができます。

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体験
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エンドツーエンドのコラボレーション体験

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。