엔지니어링 블로그 | Databricks Blog

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새로운 LLMOps 기능이 추가된 MLflow 2.7 소개

(번역:Sang-bae Lim) Original Blog Link MLflow 2의 LLMOps 지원의 일환으로, MLflow 2.7에서 프롬프트 엔지니어링을 지원하는 최신 업데이트를 소개합니다. 대화형 프롬프트 인터페이스로 LLM 프로젝트...

(번역: Roy Bang) Original Blog Post 신경망 기반 기술과 대규모 언어 모델(LLM) 연구가 급속도로 발전함에 따라 기업들은 가치 창출을 위한 AI 애플리케이션에 점점...

(번역: Sangbae Lim) Original Blog Post 오늘, 데이터브릭스 런타임 14.0에서 Apache Spark™ 3.5를 사용할 수 있다는 소식을 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. Spark 3.5...

챗봇은 대규모 언어 모델(LLM)의 강력한 채팅 및 추론 기능을 활용하기 위해 가장 널리 채택된 사용 사례입니다. 검색 증강 생성(RAG) 아키텍처는 지식 기반(벡터 스토어를...

(번역: Youngkyong Ko) Original Blog Post 소개 이 블로그에서는 고유 값 계산, 스케치 병합, 고유 개수 추정을 정확하고 효율적으로 수행할 수 있도록 HyperLogLog...

데이터브릭스 모델 서빙에 대한 GPU 및 LLM 최적화 지원의 공개 프리뷰를 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다! 이번 출시를 통해 LLM 및 비전 모델을 포함한...

데이터 과학자가 머신 러닝 솔루션을 개발할 때 직면하는 일반적인 문제는 서버의 메모리에 담기에는 너무 큰 데이터 집합에 대한 모델 학습입니다. 고객 이탈이나 성향을...

고객 지원 봇, 내부 지식 그래프 또는 Q&A 시스템을 구축하기 위해 고객은 종종 사전 학습된 모델과 독점 데이터를 함께 활용하는 검색 증강 생성(RAG)...

오픈 데이터 레이크하우스를 도입할 때 데이터에 가장 적합한 포맷을 선택하는 문제에 부딛히게 됩니다. 선택 가능한 포맷에는 Linux Foundation Delta Lake , Apache Iceberg...

데이터 엔지니어링의 세계에는 ETL이 탄생할 때부터 사용되어 온 작업이 있습니다. 필터링과 조인(Join), 집계를 거쳐 마지막으로 결과를 저장하는 작업입니다. 이러한 데이터 작업은 오랜 시간동안...