数据科学工作区访问和功能

上次更新: 2023-05-25
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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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