Dash è un front-end ideale per il backend Databricks Spark

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Scopri come fornire AI per Big Data utilizzando Dash & Databricks this webinar registrato con Peter Kim di Plotly e Prasad Kona di Databricks.



Siamo lieti di annunciare che trama e Databricks stanno collaborando per portare l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) distribuiti nel cloud a un pubblico molto più ampio di utenti aziendali. Integrando il frontend Plotly Dash con il backend Databricks, offriamo un processo senza soluzione di continuità per trasformare i modelli AI e ML in applicazioni web pronte per la produzione, dinamiche e interattive. Questa partnership con Databricks consente agli sviluppatori Python di creare facilmente e rapidamente app Dash connesse a un cluster Databricks Spark. **L'integrazione diretta, **databricks-dash** , è distribuito da Plotly e disponibile con ** Dash Enterprise di Plotly.

Dash di Plotly è un framework Python che consente agli sviluppatori di creare interattivi,>Dash is React for Python articolo.



La piattaforma unificata di Databricks per dati e intelligenza artificiale si basa su Apache Spark , un framework di cluster computing distribuito per scopi generici originariamente sviluppato dai fondatori di Databricks. Con una disponibilità sufficiente di hardware e rete, Apache Spark scala orizzontalmente in modo naturale grazie alla sua architettura distribuita. Apache Spark ha una ricca raccolta di API, MLlib e integrazione con le famose librerie scientifiche Python (ad esempio panda, scikit-learn, ecc.). Databricks Data Science Workspace fornisce cluster Spark gestiti, ottimizzati e sicuri. Ciò consente agli sviluppatori e ai data scientist di concentrarsi sulla creazione e l'ottimizzazione di modelli e di preoccuparsi meno degli aspetti dell'infrastruttura come velocità, affidabilità, creazione di sistemi tolleranti ai guasti, ecc. Databricks astrae anche molti compiti amministrativi manuali (come la creazione di un cluster, ridimensionamento dell'hardware e gestione degli utenti) e semplifica il processo di sviluppo consentendo agli utenti di creare notebook simili a IPython.

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