Handlinger til maskinel indlæring (MLOps)
Sæt fart på automatisering, samarbejde og reproducerbarhed af arbejdsprocesser til maskinel indlæring
Strømlinet udrulning og administration af tusindvis af modeller på tværs af produktionsmiljøer fra det lokale miljø til grænseenheder
Fuldt administrerede slutpunkter til batch- og realtidsforudsigelser, så du hurtigere kan udrulle og score modeller
Pipelines, der kan gentages, for at automatisere arbejdsprocesser til maskinel indlæring med henblik på løbende integration/kontinuerlig levering (CI/CD)
Overvåger løbende målepunkter for modellens ydeevne, registrerer dataafvigelser og udløser genoplæring for at forbedre modellens ydeevne
Levér innovation hurtigt
MLOps—handlinger til maskinel indlæring eller DevOps til maskinel indlæring—er skæringspunktet mellem mennesker, processer og platforme til at opnå forretningsmæssig værdi fra maskinel indlæring. Den strømliner udvikling og udrulning via overvågning, validering og styring af modeller til maskinel indlæring.

Byg arbejdsprocesser og modeller til maskinel indlæring
Brug datasæt og omfattende modelregistreringsdatabaser til at spore aktiver. Aktivér forbedret sporing med sporing af kode, data og målepunkter i kørselshistorikken. Byg pipelines til maskinel indlæring for at designe, udrulle og administrere reproducerbare modelarbejdsprocesser for at opnå ensartet levering af modeller.
Udrul nemt meget præcise modeller overalt
Udrul hurtigt med ro i sindet. Brug administrerede onlineslutpunkter til at udrulle modeller på tværs af effektive CPU- og GPU-maskiner uden at skulle administrere den underliggende infrastruktur. Pak modeller hurtigt, og sørg for høj kvalitet i hvert trin ved hjælp af modelprofilerings- og valideringsværktøjer. Brug kontrolleret udrulning til at sætte modeller i produktion.
Administrer effektivt hele livscyklussen for maskinel indlæring
Drag fordel af indbygget interoperabilitet med Azure DevOps og GitHub Actions til problemfri administration og automatisering af arbejdsprocesser. Optimer modeltrænings- og udrulningspipelines, byg til CI/CD for at lette genoplæring, og tilpas nemt maskinel indlæring til dine eksisterende udgivelsesprocesser. Brug avanceret analyse af dataafvigelse til at forbedre modellens ydeevne over tid.
Opnå styring på tværs af aktiver
Spor modelversionshistorik og -afstamning for overvågning. Angiv beregningskvoter for ressourcer, og anvend politikker for at sikre overholdelse af standarder for sikkerhed, beskyttelse af personlige oplysninger og overholdelse af angivne standarder. Brug de avancerede funktioner til at opfylde styrings- og kontrolmål og til at fremme modellens gennemsigtighed og retfærdighed.
Fordel ved interoperabilitet med MLflow
Byg fleksible og mere sikre slutpunkt til slutpunkt-workflows ved til maskinel indlæring ved hjælp af MLflow og Azure Machine Learning. Skaler problemfrit dine eksisterende arbejdsbelastninger fra lokal udførelse til den intelligente cloud og edge. Gem dine MLflow-eksperimenter, kør målepunkter, parametre og modelartefakter i det centraliserede Azure Machine Learning-arbejdsområde.
Sæt skub i samarbejde med MLOps på tværs af arbejdsområder
Faciliter samarbejde på tværs af arbejdsområder og MLOps med registreringsdatabaser. Host aktiver til maskinel indlæring på en central placering, så de er tilgængelige for alle arbejdsområder i din organisation. Fremhæv, del og opdag modeller, miljøer, komponenter og datasæt på tværs af teams. Genbrug pipelines, og udrul modeller, der er oprettet af teams i andre arbejdsområder, samtidig med at afstamningen og sporbarheden bevares.
Ressourcecenter
Se handlinger for maskinel indlæring i aktion
Omfattende indbygget sikkerhed og overholdelse af angivne standarder
-
Microsoft investerer mere end USD 1 milliarder årligt i forskning i og udvikling af cybersikkerhed.
-
Vi har mere end 3,500 sikkerhedseksperter, der er dedikeret til beskyttelse af data og personlige oplysninger.
-
Azure har flere certificeringer end nogen anden cloududbyder. Se den omfattende liste.
Kom i gang med en gratis Azure-konto
Start gratis. Få $200 kredit, du kan bruge inden for 30 dage. Mens du har din kredit, kan du få gratis mængder af mange af vores mest populære tjenester plus gratis mængder på mere end 40 andre tjenester, der altid er gratis.
Efter din kredit skal du gå til pay as you go (betal efter forbrug) for at fortsætte med at bygge med de samme gratis tjenester. Betal kun, hvis du bruger mere end dine gratis månedlige beløb.
Efter 12 måneder får du stadig mere end 40 tjenester, der altid er gratis, og du betaler stadig kun for det, du bruger ud over dine gratis månedlige beløb.
Se, hvordan kunderne leverer værdi med handlinger for maskinel indlæring
FedEx
Bikram Virk, Product Manager, AI and Machine Learning, FedEx"Customers expect timely and accurate information on their packages and a data-based delivery experience. We're helping FedEx stay on the leading edge with Azure Machine Learning, and we're building expertise for future projects."

BRF
Alexandre Biazin, Technology Executive Manager, BRF"We're scaling with automated machine learning in Azure and MLOps capabilities in Azure Machine Learning so that our 15 analysts can focus on more strategic tasks instead of the mechanics of merging spreadsheets and running analyses."

Nestle
Ignasi Paredes-Oliva, Lead Data Scientist, Nestlé Global Security Operations Center"MLOps is at the core of our product. Because of its reproducible ML pipelines, ...registered models, and automatic model scoring, we're definitely detecting things that we missed before. Which, in terms of risk management, is really, really important."

PepsiCo
Michael Cleavinger, Senior Director of Shopper Insights Data Science and Advanced Analytics, PepsiCo"We've used the MLOps capabilities in Azure Machine Learning to simplify the whole machine learning process. That allows us to focus more on data science and let Azure Machine Learning take care of end-to-end operationalization."

Yderligere MLOps-ressourcer
Start her
Blog
- Foren MLOps hos Microsoft
- Modelkoncepter for MLOps-modenhed
- Azure Machine Learning er fremragende i virksomhedsparathed
- Kunsten at teste systemer til maskinel indlæring
- Test af robustheden af systemer til maskinel indlæring
- Test af skalerbarheden af systemer til maskinel indlæring
- Test af sikkerheden i systemer til maskinel indlæring