Databricks 的 ML 技術堆疊包括：MLflow（最受歡迎的開源 ML 實驗追蹤工具，由 Databricks 建立）、Unity Catalog（資料治理和模型註冊表）、Mosaic ML 的訓練基礎設施（用於訓練 DBRX），以及模型服務端點。該平台處理從 lakehouse 中的原始資料到部署模型的完整工作流程，這是其與單點解決方案的關鍵差異化因素。
DBRX 是 Databricks 的開放權重 LLM，使用混合專家架構（總計 132B，活躍 36B）。在發布時它與 Llama 2 70B 和 Mixtral 8x7B 具有競爭力。比模型本身更重要的是，DBRX 展示了 Databricks 在內部訓練前沿規模模型的能力，驗證了他們的 Mosaic ML 收購，並將他們定位為平台業務之外的可信 AI 實驗室。
