Japan Database

借助 Dataiku 在 SPCS 中运行的新 API 部署选项，ML 工程师可以轻松地将用于预测和聚类的可视化 ML 模型、自定义 Python 模型和任意 Python 函数部署为 SPCS 中的容器化服务。

以信用卡交易欺诈用例为例，我们可以训练一个 XGBoost 模型，根据购买特征、持卡人历史记录和商家历史记录来预测欺诈交易。只需单击几下，我们就可以将此模型作为 RESTful API 服务部署到 SPCS。




我们可以使用 Dataiku 的统一监控 塞浦路斯 WhatsApp 数据 工具监控模型的正常运行时间、查询和响应 ...

最后，我们通过根据 LLM 定制指令来优化聊天机器人的生成，这一过程称为提示工程。我们用于构建此聊天机器人的示例提示是：“请充当 Dataiku 和 Snowflake 的销售工程师。用户将向您询问有关这些平台及其功能的问题。请以清晰、有用且简洁的方式回答用户的问题”。提示工程有助于 LLM 以我们希望的方式做出响应。

评估和微调模型
为了确保我们的法学硕士 (LLM) 的有效性，我们根据四个关键标准对解决方案进行了全面的评估：

生成的答案必须直接解决所提问题的含义。
通过智能检索（上下文）选择的文 克罗地亚 WhatsApp 数据 档应该有助于回答问题。
生成的答案应该得到 RAG ...

此外，LLM Cost Guard能够有效地跟踪和监控 LLM 的使用情况，包括可立即使用的仪表板，以更好地预测生成式 AI 成本。


Heraeus使用 Dataiku 的 LLM 来支持销售线索识别和资格审查流程，从而节省了高达 70% 的时间。
LG Chem构建了由 GenAI 驱动的服务，使员工能够快速准确地找到安全法规和指南。
Ørsted使用法学硕士驱动的新闻摘要来确保其执行团队对市场动态有更为一致的了解。
Whataburger创建了一个由 LLM 驱动的仪表板，每周可查看数千条客户评论。
合作
在 Dataiku，我们自 2013 年成立以来就一直在 哥斯达黎加 ...

最低风险等级：没有重大危害潜力的人工智能系统，包括垃圾邮件过滤器和人工智能视频游戏。这些系统在该法案下没有新的义务，任何人工智能治理干预都是自愿的。
通用人工智能模型的义务
该法案规定了通用人工智能模型及其提供商的新责任。这些义务至关重要，因为通用人工智能模型可以应用于不同的环境，带来独特的监管挑战。关键要求包括：

公开总结培训内容。
遵守版权义务。
重要提示：修改、微调和 哥伦比亚 WhatsApp 数据 部署通用 AI 模型的下游用户也必须遵守这些规定。

不合规处罚制度
不遵守欧盟《人工智能法案》可能导致严重的经济处罚，包括对被禁止的人工智能系统处以最高3500 万欧元或全球年营业额 ...

讨论话题 #3，由 Shashank Gaur 主持

Dataiku 的分析工作台平台旨在让数据科学家、分析师和业务用户能够高效协作地构建、部署和管理数据驱动的项目。Dataiku 与 NVIDIA 的硬件和软件产品集成，让用户能够在统一、受管控的环境中利用加速计算资源和最先进的 AI 模型。

Dataiku-NVIDIA 集成的主要功能包括：
通过 Kubernetes 集群（本地或基于云）访问 NVIDIA GPU 和 CUDA 环境。
与 Dataiku 的视觉和编码界 智利 WhatsApp 数据 面中的 MONAI、RAPIDS 和 NIM LLM 等 NVIDIA 软件产品集成 ...

Dataiku 产品，扩展 AI
雷娜塔·哈利姆
在 Dataiku，我们正在利用 GenAI 的变革性力量彻底改变数据专家和领域专家处理数据的方式。本博客回顾了今年早些时候在芝加哥 Everyday AI 大会上我们的产品主题演讲的亮点。探索在这次富有洞察力的会议中分享的关键要点和专家建议，并了解 Dataiku 的 GenAI 功能如何将复杂数据转化为可操作的见解并提高团队的最高效率。

→ 查找您附近城市的日常 AI 峰会

Dataiku 中的 GenAI 和 Dataiku 上的 GenAI
在演讲的开始阶段，Dataiku 平台战略 开曼群岛 Whatsapp 数据 副总裁Jed ...

毋庸置疑，生成式人工智能凸显了现有的风险和低效率。我们的调查显示，令人担忧的是，有 24% 的组织仍然依赖电子表格作为其数据处理的主要工具。此外，88% 的受访者在以他们希望的方式使用 LLM 时面临基础设施障碍。好消息是，IT 领导者可以通过完善的基础设施解决这些问题。Dataiku LLM Mesh为生成式人工智能应用程序提供了安全的主干，支持各种托管的 LLM 服务并简化集成和管理。

LLM Mesh 对合规活动至关重要，它有助于检 喀麦隆 Whatsapp 数据 测和缓解偏见、毒性和 PII 侵权等问题，确保与治理目标保持一致 ...

Dataiku 产品
雷娜塔·哈利姆
零售、金融服务和医疗保健等行业如何管理数据和人工智能的复杂性？我们调查了来自大型国际知名组织的 200 名 IT 领导者，以了解他们使用生成式人工智能 (GenAI) 的方法并确定他们遇到的运营挑战。

与 Dataiku 的现场 CDO Gernot Klein和 Cognizant 的全球产品负责人Sandeep Upadhyay一起深入探讨调查结果中的四个关键领域，并讨论顶级公司可以采用的实用策略，以有效驾驭不断变化的环境。

—> 立即观看：弥合现代分析中的执行差距

组织是否从 GenAI 投资中看到战略回报？
越来越多的组织认识到 GenAI ...

虽然通用模型具有多功能性，但专用模型可以为特定任务或领域提供卓越的性能。随着您的 AI 策略日趋成熟，您可能需要两者的结合。第一章概述了当今可用的专用模型类型（任务特定、领域特定、资源受限、嵌入和重新排序），并概述了何时使用其中一种模型比另一种模型更有意义。

4. 许可和托管选项
模型带有各种许可条款（专有、开放权重、开放访问、开源）和托管选项（API 服务、云提供商、自托管）。每种组合都会对数据安全性、控制和实施的简易性产生影响。我们将在本章中深入 柬埔寨 WhatsApp 数据 探讨其中的许多内容。

5. 很少需要建立自己的模型
对于大多数企业来说，重点应该是有效利用现有模型 ...

如果您还没有注意到，Dataiku 已经发展成为管理生产中所有模型和项目的综合解决方案。最初，我们引入了对外部模型的支持，使您能够在 Dataiku Flow 中使用和跟踪已部署的第三方模型。接下来，我们推出了随处部署的功能，允许使用 Dataiku 开发的模型部署在任何云 ML 平台、Databricks 或 Snowflake Snowpark Container Services (SPCS) 上。现在，拼图中最重要的一块已经到来：统一监控。

统一监控是一站式中心，可让您全面了解和监督 MLOps。通过利用外部模型和随处部署功能来扩大覆盖范围 ...