FactSet 借 Databricks AI Runtime 缩短 TTF 模型训练部署周期
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FactSet 借 Databricks AI Runtime 缩短 TTF 模型训练部署周期
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AI 综述
FactSet 将 Text-to-Formula(TTF)模型的微调工作负载放到 Databricks AI Runtime 的无服务器 GPU 基础设施上运行,使自定义 TTF 模型从搭建、训练到部署的时间由数天缩短至数小时。 据 Databricks 介绍,工程师可按单次训练需求选择算力,无需预先配置底层 GPU 环境;模型开发与实验由 MLflow 跟踪,底层数据仍在 FactSet 原有的 Lakehouse 环境中受治理。FactSet 团队目前大约每两到三周微调一次模型。 上述效果出自 Databricks 的说法。
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最新进展10月15日 06:55
FactSet 如何借助 Databricks AI Runtime 将模型训练与部署从数天缩短至数小时报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月15日
- Databricks BlogFactSet 如何借助 Databricks AI Runtime 将模型训练与部署从数天缩短至数小时
FactSet 用 Databricks AI Runtime 的无服务器 GPU 基础设施运行 Text-to-Formula 模型的微调,将模型搭建、训练到部署的周期从数天缩短至数小时。
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