Azure Databricks 练习
这些练习旨在支持 Microsoft Learn 上的以下培训内容:
- 使用 Azure Databricks 实现数据湖屋分析解决方案
- 使用 Azure Databricks 实现机器学习解决方案
- 使用 Azure Databricks 实现数据工程解决方案
- 使用 Azure Databricks 实现生成式 AI 工程
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已弃用 - 探索 Azure Databricks -
已弃用 - 在 Azure Databricks 中使用 Apache Spark -
已弃用 - 在 Azure Databricks 中使用 Delta Lake -
已弃用 - 在 Azure Databricks 中使用 SQL 仓库 -
已弃用 - 使用 Azure 数据工厂自动化 Azure Databricks 笔记本 -
已弃用 - Azure Databricks 中的机器学习入门 -
已弃用 - 在 Azure Databricks 中使用 MLflow -
已弃用 - 在 Azure Databricks 中优化机器学习的超参数 -
已弃用 - 使用 AutoML 训练模型 -
已弃用 - 训练深度学习模型 -
使用 Azure Databricks 探索大型语言模型 -
使用 Azure Databricks 的检索增强生成 -
使用 Azure Databricks 和 Azure OpenAI 通过 LangChain 进行多阶段推理 -
使用 Azure Databricks 和 Azure OpenAI 微调大型语言模型 -
使用 Azure Databricks 和 Azure OpenAI 评估大型语言模型 -
使用 Azure Databricks 和 Azure OpenAI 实现具有大型语言模型的负责任 AI -
使用 Azure Databricks 实现 LLMOps -
使用 Spark 结构化流式处理和 Delta Lake 和 Azure Databricks 进行实时引入和处理 -
Azure Databricks 中使用增量实时表的端到端流式处理管道 -
优化 Azure Databricks 中的数据管道,获得更佳性能 -
使用 Azure Databricks 实现 CI/CD 工作流 -
使用 Azure Databricks 自动执行数据引入和处理 -
通过 Azure Databricks 使用 Unity Catalog 实现数据隐私和治理 -
在 Azure Databricks 中使用 SQL 仓库 -
使用 Azure 数据工厂自动化 Azure Databricks 笔记本 -
Azure Databricks 中的机器学习入门 -
在 Azure Databricks 中使用 MLflow -
使用 AutoML 训练模型 -
在 Azure Databricks 中为机器学习优化超参数 -
使用 Azure Databricks 管理机器学习模型 -
训练深度学习模型 -
了解 Azure Databricks -
使用 Azure Databricks 探索数据 -
在 Azure Databricks 中使用 Apache Spark 转换数据 -
在 Azure Databricks 中使用 Delta Lake -
使用 Delta Live Tables 创建数据管道 -
使用 Azure Databricks Workflows 部署工作负载 -
在 Azure Databricks 中使用 SQL 仓库 -
使用 Azure 数据工厂自动化 Azure Databricks 笔记本