2024 年 6 月 4 日
用例和项目、Dataiku 产品、扩展 AI
帕特里克·马西-菲尔普斯
企业中的人工智能远不止修改你在 Medium 上找到的 Jupyter 笔记本那么简单。这很困难!
机器学习 (ML) 工程团队可能要花费数月时间训练模型、实施RAG 工作流程、调整参数和评估性能。
一旦模型看起来不错,公司(尤其 塞浦路斯 WhatsApp 数据 是受监管行业的公司)就会面临数月的风险和合规审批,特别是如果它使用 GenAI。
如果模型对于业务来说是全新的(即不仅仅是重新训练),我们就需要进行数月的集成和部署工作——将.pkl ...
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- Sun Mar 02, 2025 10:51 am
- Forum: Hong Kong Data
- Topic: 升级:使用 Dataiku 和 Snowflake 进行 LLMOps 和 MLOps
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- Sun Mar 02, 2025 10:42 am
- Forum: Hong Kong Data
- Topic: 灵活的AI开发
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灵活的AI开发
LLM Mesh 充当 LLM 提供商和最终用户应用程序之间的抽象层。它允许在开发和迭代阶段在不同的 LLM 之间快速“跳波”,因此数据科学家和 AI 工程师可以评估哪些模型为他们的特定用例提供最准确的结果,估算成本,并在性能和价格之间做出明智的权衡。
简化集成和管理
为了符合 Dataiku 的基础设施不可知性和 克罗地亚 WhatsApp 数据 平台互操作性的核心价值,LLM Mesh 消除了后端连接和 API 要求的复杂性,即使在项目投入生产后,也可以轻松地从一个模型过渡到另一个模型。这意味着您可以保持管道和用户应用程序的稳定性,同时随着时间的推移调整和改进后端以适应新的进步 ...
简化集成和管理
为了符合 Dataiku 的基础设施不可知性和 克罗地亚 WhatsApp 数据 平台互操作性的核心价值,LLM Mesh 消除了后端连接和 API 要求的复杂性,即使在项目投入生产后,也可以轻松地从一个模型过渡到另一个模型。这意味着您可以保持管道和用户应用程序的稳定性,同时随着时间的推移调整和改进后端以适应新的进步 ...
- Sun Mar 02, 2025 10:28 am
- Forum: Hong Kong Data
- Topic: 成为传道者
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成为传道者
宣传涉及两点:首先,通过与 CoE 合作处理特定用例,传达团队所看到的商业价值和成果;其次,在更大规模上为公司 AI 计划呐喊助威。
关于第一点,请记住,虽然 CoE 和技术专家可以就技术问题(例如模型准确性)进行沟通,但如果没有您的帮助,他们可能没有适当的资源来充实商业价值。只有业务团队才能评估和量化他们所看到的价值(隐性和显性),以便与业务部门的其他团队以及公司其他业务部门产生共鸣。
谈到第二点,人们可能会问:AI 的普及 哥斯达黎加 WhatsApp 数据 为什么如此重要?因为当 AI 普及时,就可以重复使用和资本化。在处理更大、优先级更高的用例时 ...
关于第一点,请记住,虽然 CoE 和技术专家可以就技术问题(例如模型准确性)进行沟通,但如果没有您的帮助,他们可能没有适当的资源来充实商业价值。只有业务团队才能评估和量化他们所看到的价值(隐性和显性),以便与业务部门的其他团队以及公司其他业务部门产生共鸣。
谈到第二点,人们可能会问:AI 的普及 哥斯达黎加 WhatsApp 数据 为什么如此重要?因为当 AI 普及时,就可以重复使用和资本化。在处理更大、优先级更高的用例时 ...
- Sun Mar 02, 2025 10:18 am
- Forum: Hong Kong Data
- Topic: 整合内部知识
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整合内部知识
Dataiku 的 LLM Mesh 可充当您的 LLM 的安全 API 网关。它是一个中间层,用于管理和路由 GenAI 项目及其底层 LLM 服务之间的请求,从而避免导致下游技术债务的硬编码依赖关系。如果您想在项目中使用新的 LLM,只需在 LLM 配方中选择新连接即可。
API 提供商或开源模型提供的 LLM 通常需要帮助来理解和解释专有数据、行业术语以及公司独有的内部知识。他们通常接受公开数据的培训,因此他们不具备生成针对组织特定用例的准确和定制见解所需的背景信息。
两种技术可以解决这些限制:检索增 哥伦比亚 WhatsApp 数据 强生成 (RAG)和微调。使用 RAG ...
API 提供商或开源模型提供的 LLM 通常需要帮助来理解和解释专有数据、行业术语以及公司独有的内部知识。他们通常接受公开数据的培训,因此他们不具备生成针对组织特定用例的准确和定制见解所需的背景信息。
两种技术可以解决这些限制:检索增 哥伦比亚 WhatsApp 数据 强生成 (RAG)和微调。使用 RAG ...
- Sun Mar 02, 2025 10:09 am
- Forum: Hong Kong Data
- Topic: 结构化数据集
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结构化数据集
继续进行分子属性预测,这里我们只有一个结构非常好的数据集(但请注意存储在 Dataiku 元数据中的所有列描述符)。
我们没有理由不能与描述良好的数据集进行对话,不是吗?我们通过 Dataiku Answers 发布的新功能现在允许您这样做!
我们不用知识库,而是使用 SQL 表进行检索。
SQL 表检索
现在,让我们针对我们感兴趣的蛋白质目标,提出一些问题并利用之前研究过的分子来发现有关生物活性的关键细节!
根据我在许多医疗保健和生命 智利 WhatsApp 数据 科学组织工作的经验,构建人工智能聊天机器人可能是开始在 GenAI ...
我们没有理由不能与描述良好的数据集进行对话,不是吗?我们通过 Dataiku Answers 发布的新功能现在允许您这样做!
我们不用知识库,而是使用 SQL 表进行检索。
SQL 表检索
现在,让我们针对我们感兴趣的蛋白质目标,提出一些问题并利用之前研究过的分子来发现有关生物活性的关键细节!
根据我在许多医疗保健和生命 智利 WhatsApp 数据 科学组织工作的经验,构建人工智能聊天机器人可能是开始在 GenAI ...
- Sun Mar 02, 2025 9:28 am
- Forum: Hong Kong Data
- Topic: 将 MLOps 解决方案纳入其中是答案的一部分。
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将 MLOps 解决方案纳入其中是答案的一部分。
Dataiku 是管理贵组织生产中的所有模型和项目的综合解决方案。从数据访问和准备,到建模、应用开发、生产部署和维护,Dataiku 是一个中央平台。无论数据团队使用传统 ML、生成式 AI 还是两者结合,Dataiku 都能加速他们的工作。
一家领先的金融服务机构使用 Dataiku 进行 MLOps 并检测潜在风险。他们为 125 多个利益相关者提供大规模任务关键型工作负载支持。使用 Dataiku 作为其 MLOps 平台取得了以下成果:
用于生产优化和重构模型代码的时间减少了 86%。
得益于 Dataiku 可视化配方和 GUI,ML 工程师编写的管道生产代码减少了 75 ...
一家领先的金融服务机构使用 Dataiku 进行 MLOps 并检测潜在风险。他们为 125 多个利益相关者提供大规模任务关键型工作负载支持。使用 Dataiku 作为其 MLOps 平台取得了以下成果:
用于生产优化和重构模型代码的时间减少了 86%。
得益于 Dataiku 可视化配方和 GUI,ML 工程师编写的管道生产代码减少了 75 ...
- Sun Mar 02, 2025 9:12 am
- Forum: Hong Kong Data
- Topic: 参加 2024 年 Dataiku 领跑者奖
- Replies: 0
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参加 2024 年 Dataiku 领跑者奖
继往年比赛取得成功之后,我们很高兴地宣布推出第四届 Dataiku 领跑者奖,参赛作品提交时间为即日起至 2024 年 9 月 20 日。获奖者名单将于 10 月初公布。
虽然比赛形式基本保持不变,但我们会不断更新类别,以反映每年最热门和最相关的主题,确保涵盖 Dataiku 日益多样化的应用。今年,我们引入了几个新类别,并进行了调整,以更好地识别当前的趋势和创新。
2024 年,类别已发展到包括最佳分析 喀麦隆 Whatsapp 数据 现代化用例、最佳生成式 AI 用例、最佳治理用例以及最佳 ROAI(AI 回报率)展示,反映了这些领域的快速发展和日益增长的重要性 ...
虽然比赛形式基本保持不变,但我们会不断更新类别,以反映每年最热门和最相关的主题,确保涵盖 Dataiku 日益多样化的应用。今年,我们引入了几个新类别,并进行了调整,以更好地识别当前的趋势和创新。
2024 年,类别已发展到包括最佳分析 喀麦隆 Whatsapp 数据 现代化用例、最佳生成式 AI 用例、最佳治理用例以及最佳 ROAI(AI 回报率)展示,反映了这些领域的快速发展和日益增长的重要性 ...
- Sun Mar 02, 2025 9:03 am
- Forum: Hong Kong Data
- Topic: 哪些数据挑战令 IT 领导者夜不能寐?
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哪些数据挑战令 IT 领导者夜不能寐?
2024 年 8 月 6 日
数据基础知识,Dataiku 产品
凯蒂·格拉索
企业分析和 IT 领导者每天面临的难题并非小事。我们谈论的是云资源没有得到更有效利用的挫败感、对桌面上进行的大量不受管控的分析工作的担忧、孤立而分散的工作流程(更不用说这些不同工作流程所用工具的数量之多),以及——最后但绝对不是最不重要的——看到生成式人工智能实施的价值,但难以大规模地采取行动和管理该技术。
在我们与 Cognizant 联合对 200 名高级 加拿大 Whatsapp 数据 分析和 IT 领导者进行的调查报告中,我们重点介绍了所有这些挑战并提供了解决这些挑战的途径 ...
数据基础知识,Dataiku 产品
凯蒂·格拉索
企业分析和 IT 领导者每天面临的难题并非小事。我们谈论的是云资源没有得到更有效利用的挫败感、对桌面上进行的大量不受管控的分析工作的担忧、孤立而分散的工作流程(更不用说这些不同工作流程所用工具的数量之多),以及——最后但绝对不是最不重要的——看到生成式人工智能实施的价值,但难以大规模地采取行动和管理该技术。
在我们与 Cognizant 联合对 200 名高级 加拿大 Whatsapp 数据 分析和 IT 领导者进行的调查报告中,我们重点介绍了所有这些挑战并提供了解决这些挑战的途径 ...
- Sun Mar 02, 2025 8:51 am
- Forum: Hong Kong Data
- Topic: 何时使用微调而不是 RAG
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何时使用微调而不是 RAG
简而言之,这种方法确保了完全的可定制性,允许您选择 LLM 的权重和配置,并精确调整模型以满足您的需求。此外,将经过微调的 LLM 保存到 LLM Mesh 可确保控制和可听性,保持清晰的活动记录并实现模型的安全管理。
有了这两种强大的微调方法,调整你的 LLM 变得前所未有的简单——但知道何时进行微调与知道如何进行微调同样重要。问题是,与 RAG 等其他方法相比,我们应该何时使用微调?
即使对于一些最复杂的用例,RAG 也是获得 柬埔寨 WhatsApp 数据 所需输出的最有效方法。RAG 非常适合适应性至关重要的场景。如果您想访问新数据或动态数据,RAG ...
有了这两种强大的微调方法,调整你的 LLM 变得前所未有的简单——但知道何时进行微调与知道如何进行微调同样重要。问题是,与 RAG 等其他方法相比,我们应该何时使用微调?
即使对于一些最复杂的用例,RAG 也是获得 柬埔寨 WhatsApp 数据 所需输出的最有效方法。RAG 非常适合适应性至关重要的场景。如果您想访问新数据或动态数据,RAG ...
- Sun Mar 02, 2025 8:32 am
- Forum: Hong Kong Data
- Topic: Dataiku 有何与众不同之处?
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Dataiku 有何与众不同之处?
Dataiku 专注于民主化和多角色协作。据 Gartner 称,
“平台之间的差异现在基于所提供的抽象量,因此团队成员可以快速迭代解决方案,而无需深入研究每一层。”
我们认为 Dataiku 的主要优势之一 加拿大 WhatsApp 号码列表 就在于此,LLM Mesh 消除了管理成本和性能的复杂性,使构建者能够专注于构建,而不是陷入管理使用各种 LLM 所固有的后端特性的困境。我们简化和精简复杂的事情,以便不同的团队能够更快、更远地前进,这一直是我们的使命。我们是唯一从头开始构建的解决方案,可以在一个单一的原生平台中涵盖数据或 AI 产品的整个生命周期。
Dataiku ...
“平台之间的差异现在基于所提供的抽象量,因此团队成员可以快速迭代解决方案,而无需深入研究每一层。”
我们认为 Dataiku 的主要优势之一 加拿大 WhatsApp 号码列表 就在于此,LLM Mesh 消除了管理成本和性能的复杂性,使构建者能够专注于构建,而不是陷入管理使用各种 LLM 所固有的后端特性的困境。我们简化和精简复杂的事情,以便不同的团队能够更快、更远地前进,这一直是我们的使命。我们是唯一从头开始构建的解决方案,可以在一个单一的原生平台中涵盖数据或 AI 产品的整个生命周期。
Dataiku ...