Services désignés Databricks

Cet article décrit les services désignés Databricks. Les services désignés sont des fonctionnalités d’Azure Databricks qui traitent le contenu de clients en fonction de zones géographiques pour gérer la résidence des données. Il couvre les fonctionnalités des services désignés et la façon dont ces fonctionnalités traitent les données dans différents emplacements géographiques.

Les services désignés incluent :

• API Databricks Foundation Model
  • API Foundation Model avec paiement par jeton
  • API Foundation Model avec débit approvisionné
• Réglage précis du modèle de base
• Fonctionnalités basées sur DatabricksIQ
  • Commentaires générés par l’IA
  • Assistant Databricks
  • Autocomplétion basée sur l’IA
• Mosaic AI Agent Evaluation
• Genie

Pour plus d’informations sur la résidence des données Azure, consultez Résidence des données dans Azure.

Limite des données dans l’UE

Les services désignés pour les espaces de travail au sein de la limite des données de l’UE s’appuient pour les traitements sur des centres de données dans l’UE.

Disponibilité de l’API Foundation Model avec paiement par jeton

Les API Foundation Model vous permettent d’accéder à un ensemble organisé de modèles ouverts de pointe et de les interroger. Les API Foundation Model avec paiement par jeton sont recommandées pour la prise en main des modèles de base.

Le tableau suivant présente les zones géographiques qui prennent en charge les charges de travail avec paiement par jeton et où ces modèles organisés fonctionnent. Consultez les modèles et régions disponibles pour les charges de travail de paiement par jeton.

Disponibilité des API Foundation Model avec débit approvisionné

Les API Foundation Model vous permettent d’accéder à un ensemble organisé de modèles ouverts de pointe et de les interroger. Les Le API Foundation Model avec débit approvisionné sont destinées aux charges de travail de modèles de base de production qui nécessitent des garanties quant aux performances.

Consultez les régions disponibles pour les charges de travail avec débit approvisionné.

Réglage précis du modèle de base

Avec le réglage précis du modèle Foundation, vous pouvez utiliser vos propres données pour personnaliser un modèle de base afin d’optimiser ses performances pour votre application spécifique.

Le tableau suivant présente les zones géographiques qui prennent en charge le réglage précis du modèle foundation et où ces modèles fonctionnent.

Disponibilité de l’autocomplétion basée sur l’IA

L’autocomplétion basée sur l’IA fournit des suggestions de code inline lorsque vous tapez dans des notebooks Databricks, dans l’éditeur SQL et dans l’éditeur de fichiers.

Le tableau suivant présente les zones géographiques qui prennent en charge l’autocomplétion basée sur l’IA et où ces modèles fonctionnent.

Assistant Databricks

L’Assistant Databricks est un programmeur compagnon basé sur l’IA et un agent d’assistance qui vous rend plus efficace pour créer des notebooks, des requêtes et des fichiers.

Commentaires générés par l’IA dans des tables Unity Catalog

Vous pouvez utiliser Catalog Explorer pour ajouter un commentaire généré par l’IA pour n’importe quelle table ou colonne de table gérée par Unity Catalog. Les commentaires générés par l’IA offrent un moyen rapide d’aider les utilisateurs à découvrir les données gérées par Unity Catalog.

Disponibilité de l’évaluation de l’agent Mosaic AI

L’évaluation de l’agent aide les développeurs à évaluer la qualité, le coût et la latence des applications d’IA agentique, y compris les applications et es chaînes RAG.

Le tableau suivant présente les zones géographiques qui prennent en charge l’évaluation de l’agent Mosaic AI et où ces modèles fonctionnent.