Handlinger til maskinel indlæring (MLOps)

OVERSIGT

Strømlin livscyklussen for udvikling af apps med kunstig intelligens

Del og genbrug modeller til kunstig intelligens og pipelines i det centrale arkiv med Azure Machine Learning-registre.

Få mere at vide
Integrer løbende levering for at automatisere oplæring, tilpasning af prompter og arbejdsprocesser for udrulning.

Få mere at vide
Strømlin de tekniske opgaver for prompter og orkestrér generative AI-modeller med Azure Machine Learning-promptflow.

Få mere at vide
Opret skalerbare, reproducerbare pipelines med foruddefinerede eksperimenter, versionsstyring og dataovervågning.

Få mere at vide
Overvåg og evaluer løbende modellens nøjagtighed, dataafvigninger og ansvarlige AI-målepunkter i produktionen.

Få mere at vide

FORDELE

Bring kunstig intelligens ind i produktionen

Skaler og operationaliser modeller for problemfri udrulning og administration.

Byg hurtigt arbejdsprocesser med kunstig intelligens

Byg pipelines og modelarbejdsprocesser for at designe, udrulle og administrere ensartet modellevering.

Udrul nemt modeller overalt

Brug administrerede slutpunkter til at udrulle modeller og arbejdsprocesser på tværs af tilgængelige CPU- og GPU-maskiner.

Automatiser livscyklussen af kunstig intelligens effektivt

Automatiser arbejdsprocesser for maskinel indlæring og kunstig intelligens ved hjælp af indbygget interoperabilitet med Azure DevOps og GitHub Actions.

Opnå styring på tværs af aktiver

Spor versioner og dataafstamning. Angiv kvoter og politikker for styring, beskyttelse af personlige oplysninger og overholdelse af angivne standarder.

Centraliser sporing

Spor kørselsdata, og gem artefakter til dine eksperimenter ved hjælp af et ensartet sæt værktøjer med MLflow.

Del aktiver på tværs af teams

Brug registreringsdatabaser til at samarbejde på tværs af arbejdsområder og centralisere aktiver med kunstig intelligens på tværs af din organisation.

Microsoft blev anerkendt som førende i IDC MarketScape Worldwide Machine Learning Operations (MLOps) Platforms 2022 Vendor Assessment.

Læs bloggen

KUNDEHISTORIER

Se, hvordan kunderne er innovative med Azure Machine Learning

En hånd, der holder en smartphone, der viser Sparks-appen med forskellige tilbud, der er synlige på skærmen.

"Løsningen har øget robustheden af systemet til maskinel indlæring og gjort vores system mere justeret i forhold til andre miljøer."

Luis Arnedo Martinez, Machine Learning Platform Product Manager, Marks & Spencer

En moderne, rektangulær bygning med flere vinduer og en anlagt have foran, med flag på høje stænger

"Vi skalerer med automatiseret maskinel indlæring i Azure- og MLOps-funktioner i Azure Machine Learning, så vores 15 analytikere kan fokusere på mere strategiske opgaver i stedet for mekanikken til at flette regneark og køre analyser."

Alexandre Biazin, Technology Executive Manager, BRF

To personer står udendørs, og den ene bruger en tablet, mens den anden peger på skærmen.

"Vores teams tester normalt data, får resultater og bruger dem derefter til at udvikle modeller og algoritmer, som vi derefter bygger ind i softwareprodukter. Denne platform gør hele processen enklere, hurtigere og mere strømlinet."

Mogens Mikkelsen, Enterprise Architect, SEGES Innovation

En person iført klatreudstyr bestiger en indendørs klatrevæg med forskellige farvede greb.

"Uden Azure AI-promptflow ville vi have været tvunget til at investere i ganske betydelig specialudvikling for at levere en løsning. I stedet kunne vi opnå stor hastighed ved nemt at integrere vores eksisterende mikrotjenester i løsningen med promptflow og nemt publicere til vores administrerede slutpunkter."

Papinder Dosanjh, Head of Data Science & Machine Learning, ASOS