Azure Machine Learning
Nutzen Sie einen speziell für Unternehmen konzipierten KI-Dienst für den Ende-zu-Ende-Machine Learning-Lebenszyklus (ML).
ÜBERSICHT
Erstellen Sie unternehmenskritische ML-Modelle im großem Stil.
- Optimieren Sie Workflows für Prompt Engineering und ML-Modelle. Beschleunigen Sie die Modellentwicklung mit leistungsstarker KI-Infrastruktur.
- Reproduzieren Sie End-to-End-Pipelines, und automatisieren Sie Workflows mit Continuous Integration und Continuous Delivery (CI/CD).
- Vereinheitlichen Sie Daten- und KI-Governance mit integrierter Sicherheit und Compliance. Führen Sie Computevorgänge überall für Hybrid-Machine Learning aus.
- Gewinnen Sie Einblicke in Modelle, und werten Sie Sprachmodellworkflows aus. Berücksichtigen Sie Fairness, Vorurteile und Schäden mit dem integrierten Sicherheitssystem.
FUNKTIONEN
Nutzen Sie die wichtigsten Features für den gesamten ML-Lebenszyklus.
Datenaufbereitung
Durchlaufen Sie schnell die Datenaufbereitung in Apache Spark-Clustern innerhalb von Azure Machine Learning (interoperabel mit Microsoft Fabric).
Feature Store
Steigern Sie die Agilität beim Bereitstellen Ihrer Modelle, indem Sie Features in mehreren Arbeitsbereichen auffindbar und wiederverwendbar machen.
KI-Infrastruktur
Verwenden Sie speziell entwickelte KI-Infrastruktur, die gezielt konzipiert wurde, um die neuesten GPUs und InfiniBand-Netzwerklösungen zu kombinieren.
Automatisiertes maschinelles Lernen
Erstellen Sie schnell genaue Modelle für maschinelles Lernen für Aufgaben wie Klassifizierung, Regression, maschinelles Sehen und linguistische Datenverarbeitung.
Verantwortungsvolle KI
Erstellen Sie verantwortungsvolle KI-Lösungen mit Interpretierbarkeitsfunktionen. Bewerten Sie die Modellfairness, und vermeiden Sie Unfairness mithilfe von Abweichungsmetriken.
Modellkatalog
Mithilfe des Modellkatalogs können Sie Foundation-Modelle von Microsoft, OpenAI, Hugging Face, Meta, Cohere und anderen entdecken, optimieren und bereitstellen.
Prompt Flow
Mit Prompt Flow können Sie Sprachmodellworkflows entwerfen, erstellen, auswerten und bereitstellen.
Verwaltete Endpunkte
Operationalisieren Sie die Modellbereitstellung und -bewertung, protokollieren Sie Metriken, und führen Sie sichere Modellrollouts durch.
Funktionen
Erfahren Sie, wie Sie ML in die Produktion bringen.
Azure Machine Learning unterstützt umfangreiche, vielfältige Funktionen für eine stabile KI- und ML-Entwicklung.
Sicherheit
Eingebettete Sicherheit und Compliance
34.000
Mitarbeiterkapazität von Ingenieuren, die sich bei Microsoft ausschließlich Sicherheitsinitiativen widmen.
15 000
Partner mit spezialisierten Sicherheitskompetenzen.
>100
Compliance-Zertifizierungen, darunter mehr als 50, die speziell auf globale Regionen und Länder ausgerichtet sind.
Preise
Bezahlen Sie nutzungsbasiert – ohne Vorabkosten
Verwenden Sie Azure Machine Learning ohne zusätzliche Kosten. Gebühren fallen nur für die zugrunde liegenden Computeressourcen an, die während des Modelltrainings oder Rückschlusses genutzt werden. Sie haben die Flexibilität, aus einer Vielzahl von Computertypen auszuwählen, die sich über Kategorien wie allgemeine CPUs und spezialisierte GPUs erstrecken.
Neuerungen in Azure Machine Learning
Entdecken Sie die neuesten Features und Ankündigungen von Azure Machine Learning.
KUNDENREFERENZEN
Kunden schaffen mit Azure Machine Learning Innovationen.
RESSOURCEN
Azure Machine Learning-Ressourcen
Häufig gestellte Fragen
- Der Dienst ist in mehreren Azure-Regionen verfügbar, weitere werden in Kürze folgen.
- In der SLA für Azure Machine Learning wird eine Uptime von 99,9 % zugesichert.
- Azure Machine Learning Studio ist die wichtigste Ressource für Azure Machine Learning. Dieses Portal ist eine zentrale Anlaufstelle für Data Scientists und Entwickler, über die alle Artefakte zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Machine Learning-Modellen genutzt werden können.
- Azure Machine Learning ist eine umfassende Plattform für maschinelles Lernen, die die Feinabstimmung und Bereitstellung von Sprachmodellen unterstützt. Mithilfe des Azure Machine Learning-Modellkatalogs können Benutzer einen Endpunkt für Azure OpenAI Service erstellen und REST-APIs verwenden, um Modelle in Anwendungen zu integrieren.
- Für die Verwendung von Azure Machine Learning fallen keine zusätzlichen Gebühren an. Allerdings fallen neben Computegebühren separate Gebühren für andere genutzte Azure-Dienste an, unter anderem für Azure Blob Storage, Azure Key Vault, Azure Container Registry und Azure Application Insights. Zeigen Sie die Preisdetails an.
Nächste Schritte
Auswählen des für Sie passenden Azure-Kontos
Im Voraus bezahlen, oder testen Sie Azure bis zu 30 Tage ohne Kosten.
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