Opensource-frameworks voor machine learning in Azure

Sneller modellen bouwen en implementeren met een open ecosysteem

Bouw en implementeer Machine Learning-modellen snel in Azure op basis van uw favoriete opensource-frameworks. Azure biedt een open en interoperabel ecosysteem voor het gebruiken van frameworks naar keuze zonder dat u definitief aan uw keuze vastzit. Alle fasen van de Machine Learning-levenscyclus gaan sneller en u kunt uw modellen overal uitvoeren, van de cloud tot de rand.

Uw favoriete opensource-frameworks gebruiken

Azure biedt ondersteuning voor alle populaire Machine Learning-frameworks, waaronder PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, MXNet, Chainer en Keras.

Eenvoudig schakelen tussen frameworks

Train modellen in één framework en zet ze met ONNX over naar een ander framework voor deductie. ONNX is een opensource-modelindeling die in samenwerking is ontwikkeld door Microsoft en andere AI-bedrijven.

Modellen efficiënt op verschillende platformen uitvoeren

Optimaliseer de deductie op veel verschillende hardwareplatformen met ONNX Runtime (open source). Train een model met een populair framework naar keuze, zet het model om in ONNX-indeling en voer deductie tot tien keer sneller uit. Voor optimale prestaties kan ONNX Runtime worden geïntegreerd in de nieuwste CPU- en GPU-hardwareversnellingsprogramma's van partners als Intel en NVIDIA.

Machine learning versnellen

Vergroot uw productiviteit met Azure Machine Learning. Deze service is uitstekend te integreren in dit open ecosysteem. Gebruik geautomatiseerde machine learning om snel geschikte algoritmen te identificeren en hyperparameters af te stemmen. Beheer de volledige Machine Learning-levenscyclus met MLops (DevOps voor machine learning) en voer onder andere eenvoudige implementaties uit van de cloud naar de rand. Krijg via een Python SDK toegang tot deze mogelijkheden. De SDK werkt in combinatie met alle populaire frameworks en hulpprogramma's.

Machine learning vereenvoudigen en versnellen met Azure