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Databricks 作为 MLOps 的骨干:从编排到推理.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718643 2025-06-22 37页 2.24MB

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本文介绍了菲律宾领先数字解决方案提供商Globe Telecom如何使用Databricks作为MLOps的骨干,推动其从传统工具向统一架构的转型。关键点如下: 1. **Globe Telecom的转型**:Globe Telecom通过Databricks实现AI和云计算的赋能,为菲律宾的数字未来提供动力,服务超过6000万用户。 2. **平台比较**:Databricks提供协作式笔记本、AutoML、MLflow集成和大规模数据处理,与旧平台相比,速度提高了28倍,成本降低了97%。 3. **性能优化**:通过Spark UDFs和批处理优化,Databricks使得运行时间从16小时减少到35分钟,多用户场景下运行时间从1小时减少到17分钟。 4. **用户体验**:Databricks简化了管道创建、环境配置和并行化处理,提升了开发效率和模型部署。 5. **统一平台的影响**:Databricks统一了数据和机器学习平台,改善了协作、实验和模型部署,优化了成本和性能。 6. **未来计划**:Globe Telecom计划实现全面的CI/CD、建立特征存储、实施GenOps,以进一步扩展其MLOps能力。 核心数据引用:“Databricks is ~28X faster and ~97% cheaper”(Databricks速度提高了28倍,成本降低了97%),“~3X faster and ~50–70% cheaper”(速度提高了3倍,成本降低了50-70%)。
"Databricks如何提速ML?" "Globe Telecom如何通过AI赋能?" "MLOps给Globe带来了哪些变革?"
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