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)来探索、分析和建模您的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 创建和发布机器学习模型 教程。
  • 服务： 包含两个Adobe提供的服务，例如 AI/ML服务 以及您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？

  • 贵组织只能访问Adobe Real-time Customer Data Platform(Real-Time CDP)，其中包括Customer AI/ML服务。

如果您无法看到 数据科学 选项卡，并希望利用Data Science Workspace功能，请联系公司管理员以检查您是否拥有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. 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。 请参阅 访问控制概述 以了解更多信息。

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。 在禁用时，选择 笔记本, 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)获取。
    		•

    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。 有关沙箱的详细信息，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（例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.

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