数据科学工作区访问和功能

以下文档概述了Data Science Workspace的权限和对功能的访问权限。

DSW选项卡

  • 笔记本: 提供交互式开发环境(JupyterLab),用于探索、分析和建模Experience Platform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。有关更多信息,请访问创建并发布机器学习模型教程。
  • 服务: 包含Adobe提供的服务(如AI/ML 服务) 以及您使用Data Science Workspace创建的任何自定义服务。

为什么我只看到“服务”选项卡?

  • 贵组织可能只有权使用实时客户数据平台(RTCDP),该平台包括客户AI/ML服务。

如果您看不到任何​Data Science​选项卡,并希望利用Data Science Workspace功能,请与公司管理员联系,以检查您是否拥有Adobe Experience Platform Intelligence许可证。

Data Science Workspace包装

Adobe Experience Platform Intelligence包和Advanced Intelligence Pack附加组件中提供了Data Science Workspace功能

下表概述了Data Science Workspace授权(无论是否具有高级智能包附加组件)的一些主要区别:

注意

您可以授权多个高级智能包附加功能,并且增加的容量会添加到您的整体权利中。 例如,如果您授权使用2个Adobe Experience Platform Advanced Intelligence Pack地址,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Adobe Experience Platform Intelligence Package Adobe Experience Platform Intelligence与Advanced Intelligence Pack附加组件
支持的笔记本用户数量。 5个并发用户 第一个包可添加5个并发用户,而其他购买则可为每个包添加10个并发用户。
允许集成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。 能够在笔记本中使用SQL来浏览和塑造数据集。 X X
访问用于预测分析的预建笔记本模板。 X X
使用Jupyter Notebooks手动培训模型并对其进行评分。 X X
部署和运行模型,并能够计划培训和引用作业。 X
方法框架,可轻松配置、评估、培训、评分并将模型发布到生产环境中。 X
用户界面驱动的模型实验和评估。 X
对Tensorflow模型(GPU计算)的深入学习支持。 X
基于Spark的分布式计算,用于针对大数据集(10MM+行)进行训练和评分。 X

访问控制

Experience Platform的访问控制通过Adobe Admin Console进行管理。 此功能可利用Admin Console中的产品配置文件,将用户与权限和沙箱相关联。 有关更多信息,请参阅访问控制概述

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效果:

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。 禁用了对数据科学工作区中所有服务的API和UI访问。 禁用后,将阻止选择​NotebooksModels​和​Services​页面。
  • 对​服务​的访问仍可通过实时客户数据平台(RTCDP)访问。
  • 沙盒支持

    沙箱是单个Experience Platform实例中的虚拟分区。 每个Platform实例都支持多个生产和非生产沙箱,每个沙箱都维护其自己的Platform资源库。 非生产沙箱允许您测试功能、运行实验和进行自定义配置,而不会影响生产沙箱。 有关沙箱的更多信息,请参阅沙箱概述

    目前,数据科学工作区存在以下沙盒限制:

    • 计算资源在生产沙盒和非生产沙盒之间共享。

    后续步骤

    本文档概述了数据科学工作区中可用的各种访问类型和功能。

    要了解有关数据科学工作区的更多信息(如完整的日常工作流),请首先阅读数据科学工作区演练文档。 有关更多常规信息,请访问数据科学工作区概述

    在此页面上