Databricks è una piattaforma cloud per dati e intelligenza artificiale, progettata per data scientist, ingegneri ML e sviluppatori che devono costruire, addestrare e distribuire modelli di machine learning su larga scala. Basata sull’architettura Lakehouse, combina le funzionalità di data lake e data warehouse per una gestione efficiente dei dati. Databricks supporta un’ampia gamma di casi d’uso, dal machine learning tradizionale all’intelligenza artificiale generativa, ed è adatta ad aziende di ogni dimensione. Tra le sue funzionalità principali troviamo MLflow gestito, AutoML e strumenti MLOps per la gestione del ciclo di vita dei modelli.

Quali sono le principali funzionalità di Databricks?

MLflow gestito per il tracciamento degli esperimenti e la gestione dei modelli

Databricks offre un servizio MLflow completamente integrato che consente di tracciare esperimenti, gestire esecuzioni riproducibili e organizzare i modelli in un registro centralizzato.

• Tracciamento esperimenti: registrazione di parametri, metriche e artefatti per ogni run.

• Registro dei modelli: gestione delle versioni, degli stati e delle annotazioni dei modelli.

• Deployment: distribuzione per inferenza batch (con Spark) o tramite API REST.

AutoML per lo sviluppo automatizzato dei modelli

Databricks AutoML automatizza il processo di addestramento e ottimizzazione, aiutando gli utenti a sviluppare modelli efficaci anche senza competenze avanzate in ML.

• Preprocessing automatico: gestione di valori mancanti, variabili categoriche e scaling.

• Selezione del modello: confronto tra più algoritmi per scegliere il migliore.

• Ottimizzazione degli iperparametri: regolazione automatica per migliorare le performance.

Feature engineering e Feature Store centralizzato

Databricks fornisce strumenti per l’ingegnerizzazione delle feature e un Feature Store centralizzato per garantire coerenza tra addestramento e inferenza.

• Creazione delle feature: sviluppo tramite SQL, Python o R all’interno dei notebook.

• Archiviazione centralizzata: memorizzazione delle feature con metadati e versioni.

• Servizio delle feature: disponibilità per inferenze in tempo reale o batch.

Strumenti MLOps per la gestione del ciclo di vita

Databricks integra una suite di strumenti MLOps per gestire l’intero ciclo di vita del modello, dalla fase di sviluppo al monitoraggio in produzione.

• Integrazione CI/CD: compatibile con GitHub Actions, Azure DevOps e altri strumenti.

• Monitoraggio dei modelli: controllo delle prestazioni e rilevamento di drift nei dati.

• Governance: gestione degli accessi e tracciabilità per la conformità normativa.

Infrastruttura scalabile e integrazioni

Databricks si basa su un’infrastruttura scalabile che si integra facilmente con diverse fonti di dati e strumenti esterni.

• Scalabilità: utilizzo di cluster autoscalabili per adattarsi ai carichi variabili.

• Integrazione: compatibilità con AWS S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage, ecc.

• Collaborazione: notebook condivisi e dashboard per il lavoro di squadra.

Perché scegliere Databricks?

• Piattaforma unificata: combina data engineering, data science e machine learning.

• Alta scalabilità: adatta a test iniziali e distribuzioni in produzione.

• Flessibilità: supporta linguaggi e framework come Python, R, TensorFlow, PyTorch.

• Integrazione fluida: si collega a fonti di dati e strumenti di terze parti.

• Sicurezza aziendale: controllo accessi, audit trail e certificazioni di conformità.