DataRobot, leverancier van Augmented Intelligence, introduceert een nieuwe integratie met het data cloud-platform van Snowflake. Hiermee maakt het de functies van Snowflake’s Snowpark beschikbaar voor DataRobot-gebruikers. De samenwerking helpt gebruikers om snel modellen te ontwikkelen, te trainen en te implementeren door een geconfigureerde, volledig functionele omgeving te bieden voor Snowpark-gedreven modelontwikkeling.
Hoewel investeringen in AI toenemen, worstelen organisaties met het daadwerkelijk in productie nemen van AI, door de productiekloof tussen data en machine learning-modellen. Naarmate het volume en de variëteit van data blijven toenemen, wordt de uitdaging om de voor modelontwikkeling benodigde data te verplaatsen naar de computing-omgeving van machine learning-modellen bovendien nog groter.
Kloof
Om dit op te lossen, ontwikkelde DataRobot Portable Prediction Servers, waarmee organisaties elk DataRobot-model dichter bij hun productiedata kunnen brengen en kunnen integreren in bestaande pijplijnen en applicaties. Met Snowflake’s aankondiging van Snowpark/Java UDF’s (user-defined functions) kan DataRobot modellen rechtstreeks naar het data cloud platform van Snowflake brengen. De koppeling tussen Java UDF’s en DataRobot Java Scoring Code elimineert de kloof tussen het productiemodel en de data, en stelt DataRobot-modellen in staat om in-database scoring uit te voeren binnen de Snowflake Data Cloud.
