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Databricks 推出面向 SQL 和 MLflow 2.3 的大语言模型

致力于人工智能民主化的Databricks今天发布了两项技术更新,可使用SQL对大型语言模型(LLM)进行数据分析,旨在帮助企业更容易从大语言模型(LLM)中受益。

这些更新包括开源 MLflow 2.3 里程碑版本,使企业更容易管理和部署机器学习 (ML) 模型,尤其是托管在 Hugging Face 上的基于Transformer的模型。MLflow 是由 Databricks 领导的一项应用广泛的开源项目,通过提供用于跟踪、打包和共享模型的工具,简化了从试验到部署的 ML 生命周期管理。

Databricks还通过启用对SQL(结构化查询语言)查询的支持,向数据分析师开放LLM。SQL 通常用于查询数据库和执行数据分析。

Databricks希望在企业数据和LLM之间架起桥梁,让LLM产生业务价值。这也是Databricks开发Dolly的部分原因,也是MLflow 2.3的基础。

早些时候,在 3 月24 日,Databricks 发布了类ChatGPT项目的初始开源版本——Dolly,几周后的 4月 12日,该项目很快迭代到2.0版本。而今天宣布的新MLflow和SQL更新将有助于进一步推进Dolly以及其他LLM的使用,使用户更容易实施和运行该技术,以帮助企业从其数据中获得真正的业务利益。

Databricks不仅仅是关于人工智能。该公司的核心业务是大数据,并创造了数据湖仓(data lakehouse)一词,并基于其开源的Delta Lake技术提供基于云的数据湖仓平台。

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