Databricks est une plateforme cloud de données et d’IA conçue pour les data scientists, ingénieurs ML et développeurs souhaitant créer, entraîner et déployer des modèles de machine learning à grande échelle. Fondée sur l’architecture Lakehouse, elle combine les avantages des data lakes et des data warehouses pour une gestion efficace des données. Databricks prend en charge une grande variété de cas d’usage, du ML traditionnel à l’IA générative, et convient à des organisations de toutes tailles. Ses fonctionnalités clés incluent MLflow géré, AutoML, et des outils MLOps pour gérer le cycle de vie des modèles.

Quelles sont les fonctionnalités principales de Databricks ?

MLflow géré pour le suivi des expériences et la gestion des modèles

Databricks propose un service MLflow entièrement intégré pour suivre les expériences, structurer le code de manière reproductible et gérer les modèles via un registre centralisé.

• Suivi d’expériences : journalisation des paramètres, métriques et artefacts pour chaque exécution.

• Registre de modèles : gestion des versions, transitions d’état et annotations des modèles.

• Déploiement : déploiement pour l’inférence par lot (Spark) ou via API REST.

AutoML pour l’automatisation du développement de modèles

Databricks AutoML automatise l’entraînement et l’optimisation de modèles, facilitant la création de modèles performants sans expertise approfondie en ML.

• Prétraitement automatique : gestion des valeurs manquantes, variables catégorielles, mise à l’échelle.

• Sélection de modèles : évaluation de plusieurs algorithmes pour choisir le plus performant.

• Optimisation d’hyperparamètres : réglage automatique pour améliorer les performances.

Feature engineering et Feature Store centralisé

Databricks fournit des outils pour créer et gérer des features ML dans un Feature Store unifié, garantissant la cohérence entre les phases d’entraînement et d’inférence.

• Création de features : utilisation de SQL, Python ou R dans les notebooks Databricks.

• Stockage de features : enregistrement avec métadonnées et versioning.

• Service de features : accès en temps réel ou par lot pour l’inférence.

Outils MLOps pour le cycle de vie des modèles

Databricks propose une suite complète d’outils MLOps pour gérer les modèles de bout en bout, du développement à la surveillance.

• Intégration CI/CD : compatibilité avec GitHub Actions, Azure DevOps, etc.

• Surveillance des modèles : détection de dérives et suivi des performances.

• Gouvernance : contrôle des accès et traçabilité pour la conformité.

Infrastructure évolutive et intégrations

Databricks s’appuie sur une infrastructure extensible compatible avec de nombreux outils et sources de données.

• Évolutivité : gestion efficace des charges variables via clusters autoscalables.

• Intégrations : connexion avec AWS S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage, etc.

• Collaboration : notebooks et tableaux de bord partagés pour le travail en équipe.

Pourquoi choisir Databricks ?

• Plateforme unifiée : regroupe ingénierie des données, data science et ML.

• Haute évolutivité : adaptée aux tests comme aux déploiements en production.

• Souplesse : prise en charge de Python, R, TensorFlow, PyTorch, etc.

• Intégration fluide : avec les sources de données et outils tiers courants.

• Sécurité d’entreprise : contrôle d’accès, traçabilité, conformité certifiée.