Databricks é uma plataforma em nuvem para dados e inteligência artificial, projetada para cientistas de dados, engenheiros de ML e desenvolvedores que precisam criar, treinar e implantar modelos de machine learning em escala. Baseada na arquitetura Lakehouse, combina recursos de data lakes e data warehouses para uma gestão eficiente de dados. A plataforma atende a uma ampla variedade de casos de uso — do ML tradicional à IA generativa — e é adequada para organizações de todos os portes. Entre os principais recursos estão o MLflow gerenciado, AutoML e ferramentas de MLOps para gestão do ciclo de vida dos modelos.

Quais são os principais recursos do Databricks?

MLflow gerenciado para rastreamento de experimentos e gestão de modelos

O Databricks oferece uma implementação completa do MLflow, com recursos para rastrear execuções, estruturar código reprodutível e gerenciar modelos em um repositório centralizado.

• Rastreamento de experimentos: registro de parâmetros, métricas e artefatos por execução.

• Registro de modelos: controle de versões, estágios e anotações em um único local.

• Implantação: suporte à inferência por lote com Spark ou via API REST integrada.

AutoML para desenvolvimento automatizado de modelos

O AutoML do Databricks automatiza o processo de treinamento e ajuste de modelos, facilitando a criação de soluções eficientes mesmo sem amplo conhecimento em ML.

• Pré-processamento automático: tratamento de valores ausentes, variáveis categóricas e normalização.

• Seleção de modelo: testes com diversos algoritmos para identificar o melhor desempenho.

• Ajuste de hiperparâmetros: otimização automática dos parâmetros do modelo.

Engenharia de atributos e Feature Store centralizado

Databricks inclui ferramentas para criação de atributos (features) e um Feature Store que garante consistência entre dados de treinamento e de inferência.

• Criação de atributos: desenvolvimento com SQL, Python ou R dentro dos notebooks.

• Armazenamento centralizado: versionamento e metadados para controle de atributos.

• Serviço de atributos: acesso rápido para inferência em tempo real ou em lote.

Ferramentas MLOps para gerenciamento do ciclo de vida

A plataforma oferece uma suíte completa de ferramentas MLOps para gerenciar modelos em todas as fases: desenvolvimento, produção e monitoramento.

• Integração com CI/CD: suporte para GitHub Actions, Azure DevOps, entre outros.

• Monitoramento de modelos: acompanhamento de desempenho e detecção de desvios de dados.

• Governança: controle de acesso e rastreamento para atender exigências de conformidade.

Infraestrutura escalável e integração com ecossistemas

Databricks é baseada em uma infraestrutura flexível e escalável, com integração nativa a várias fontes de dados e ferramentas de terceiros.

• Escalabilidade: clusters com autoescalonamento para lidar com diferentes cargas de trabalho.

• Integrações: compatível com AWS S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage, entre outros.

• Colaboração: notebooks compartilháveis e dashboards interativos para equipes.

Por que escolher o Databricks?

• Plataforma unificada: integra engenharia de dados, ciência de dados e machine learning.

• Alta escalabilidade: adequada para desde testes exploratórios até produção em larga escala.

• Flexibilidade: compatível com Python, R, TensorFlow, PyTorch e outros frameworks.

• Integração fluida: conecta-se facilmente a fontes de dados e ferramentas externas.

• Segurança corporativa: controle de acesso, rastreabilidade e certificações de conformidade.