数据科学工作区访问和功能

以下文档概述了Data Science Workspace的权限和功能访问权限。

DSW选项卡

  • 笔记本： 提供交互式开发环境(JupyterLab)，以在Experience Platform上探索、分析和建模您的数据。
  • 模型： 提供用于创建、发布和存储高级机器学习方法和模型的工具。 欲知更多信息，请访问 创建和发布机器学习模型 教程。
  • 服务： 包含Adobe提供的两种服务，例如 AI/ML服务 以及使用数据科学工作区创建的任何自定义服务。

为什么我只看到“服务”选项卡？

  • 您的组织可能仅有权使用Adobe Real-time Customer Data Platform (Real-Time CDP)，其中包含客户人工智能/ML服务。

如果您看不到任何 数据科学 选项卡并希望利用Data Science Workspace功能，请联系您的公司管理员以检查您是否拥有Adobe Experience Platform Intelligence许可证。

数据科学工作区打包

可在Adobe Experience Platform Intelligence包和Advanced Intelligence Pack加载项中找到数据科学工作区功能

下表概述了使用和不使用高级智能包加载项时，数据科学工作区权利的一些主要差异：

注意

您可以许可多个高级智能包加载项，增加的容量会添加到您的总体权利文件。 例如，如果您许可了2个Adobe Experience Platform Advanced Intelligence Pack加载项，则您有权同时使用20个笔记本用户。

数据科学工作区权利 仅限Adobe Experience Platform Intelligence包 Adobe Experience Platform Intelligence plus Advanced Intelligence Pack附加组件
支持的笔记本用户数量。 5个并发用户 第一个包将添加5个并发用户，而额外的购买操作将添加每个包10个并发用户。
允许集成的Jupyter Notebooks进行探索性数据分析和模型创作。 X （支持R 、 Python和Scala库） X（添加PySpark和Spark ML库）
与查询服务的本机集成。 能够使用SQL在笔记本中浏览数据集并设置其形状。 X X
访问用于预测分析的预建笔记本模板。 X X
使用Jupyter Notebooks手动训练模型和为模型评分。 X X
部署模型并使其可操作化，并能够安排培训和引用作业。 X
方法框架，用于轻松配置、评估、训练、评分和将模型发布到生产环境中。 X
UI驱动的模型实验与评估。 X
Tensorflow模型（GPU计算）的深度学习支持。 X
基于Spark的分布式计算，针对大型数据集（10MM +行）进行训练和评分。 X

访问控制

Experience Platform的访问控制是通过 Adobe Admin Console. 此功能利用Admin Console中的产品配置文件，它将用户与权限和沙盒相关联。 请参阅 访问控制概述 了解更多信息。

要使用数据科学工作区，必须启用“管理数据科学工作区”权限。 下表概述了启用或禁用此权限的影响：

权限 已启用 已禁用
管理数据科学工作区 提供对数据科学工作区中所有服务的访问权限。 已禁用对数据科学工作区中所有服务的API和UI访问。 禁用时，选择 Notebooks， 模型、和 服务 页面被阻止。
  • 访问 服务 仍可通过Adobe Real-time Customer Data Platform (Real-Time CDP)使用。
    		•

    沙盒支持

    沙盒是单个Experience Platform实例中的虚拟分区。 每个Platform实例都支持多个生产沙盒和非生产沙盒，每个沙盒都维护自己的Platform资源库。 非生产沙盒允许您在不影响生产沙盒的情况下测试功能、运行实验以及进行自定义配置。 有关沙箱的详细信息，请参阅 沙盒概述.

    目前，数据科学工作区具有以下沙盒限制：

    • 计算资源在生产沙盒和非生产沙盒之间共享。

    后续步骤

    本文档概述了Data Science Workspace中可用的不同类型的访问和功能。

    要了解有关数据科学工作区的更多信息（例如完整的日常工作流程），请从阅读 数据科学工作区演练 文档。 欲知更多一般信息，请访问 数据科学工作区概述.

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