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在模型部署方面，只需单击几下，您就可以将模型或其他函数部署为 RESTful API 服务，以将其输出合并到其他数据管道、可视化或应用程序中。得益于与 MLflow、Databricks 和云 ML 平台（例如 AWS Sagemaker、AzureML 或 Google Vertex AI）的双向集成，您可以在一个地方进行设计和实验，在另一个地方进行部署和监控。简而言之，您不受单一平台限制的束缚；您可以自由选择最适合您特定需求的工具，同时享受 Dataiku 提供的集中标准化、可解释性和 AI 治理。

Dataiku 中代码、数据集和其他资产的轻松重复使用和共享有助于团队减少低效率和不一致的数据处理，同时让技术水平较低的用户能够自行进一步发展。Dataiku

项目和全局库是团队在项目内部和跨项 阿尔巴尼亚 WhatsApp 号码列表 目集中和共享代码的绝佳方式。虽然 Dataiku 预装了许多常见任务的入门代码，但您可以轻松添加自己的代码片段供您和您的团队使用。为了帮助提高技能并提高代码优先配置文件的价值实现速度，Dataiku 开发人员指南包含无数教程和文章 - 从 Dataiku API 参考文档到有关在不同框架中创建应用程序、执行安全和资源管理管理任务以及以编程方式操作 Dataiku 的信息。

再见，复杂性；你好，效率
Dataiku 提取并简化了与连接数据和配置计算资源相关的复杂层次。例如，数据科学家可以使用 Spark 或 Kubernetes 集群以容器化、分布式方式无缝执行代码 - 只需选择所需的运行时环境，Dataiku 就会负责启动容器并在作业完成后关闭它们。换句话说：花更多时间做你喜欢的事情，花更少的时间来解决资源和环境问题以及 Spark 配置问题！

借助生成式人工智能加快速度
说到复杂性，大型语言模型 (LLM) 可能是过去几十年来数据科学领域最令人兴奋（但最复杂）的技术。付费服务提供商和开源平台提供数十种模型，因此很难知道如何安全地应用和扩展这项新技术来解决企业问题。Dataiku 的LLM Mesh为生成式 AI 应用程序提供了强大的支撑，解决了贵公司对成本管理、合规性、隐私和技术依赖性的担忧。作为应用程序开发人员，您还会喜欢 Dataiku 内置的 Prompt Studios、RAG 组件和 AI 代码助手，它们可帮助您最大限度地提高效率和价值实现速度。