Machine Learning Operations (MLOps)
MLOps ist eine Methode, die die Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen und KI-Workflows optimiert.
ÜBERSICHT
Optimieren des Entwicklungslebenszyklus für KI-Apps
- Teilen und verwenden Sie KI-Modelle und Pipelines im zentralen Repository mit Azure Machine Learning-Registrierungen.
- Integrieren Sie Continuous Delivery, um Workflows für Training, Prompt-Optimierung und Bereitstellung zu automatisieren.
- Optimieren Sie Prompt Engineering-Aufgaben, und orchestrieren Sie generative KI-Modelle mit Azure Machine Learning Prompt Flow.
- Erstellen Sie skalierbare, reproduzierbare Pipelines mit vordefinierten Experimenten, Versionskontrolle und Datenüberwachung.
- Überwachen und bewerten Sie kontinuierlich die Modellgenauigkeit, Datendrift und verantwortungsvolle KI-Metriken in der Produktion.
VORTEILE
Integrieren von KI in die Produktion
Skalieren und operationalisieren Sie Modelle für eine nahtlose Bereitstellung und Verwaltung.
Schnelles Erstellen von KI-Workflows
Erstellen Sie Pipelines und Modellworkflows, um eine konsistente Modellbereitstellung zu entwerfen, bereitzustellen und zu verwalten.
Einfaches Bereitstellen von Modellen überall
Verwenden Sie verwaltete Endpunkte, um Modelle und Workflows auf allen verfügbaren CPU- und GPU-Computern bereitzustellen.
Effizientes Automatisieren des KI-Lebenszyklus
Automatisieren Sie ML- und KI-Workflows mit integrierter Interoperabilität mit Azure DevOps und GitHub Actions.
Ressourcenübergreifende Governance
Nachverfolgen von Versionen und Datenherkunft. Legen Sie Kontingente und Richtlinien für Governance, Datenschutz und Compliance fest.
Zentralisieren der Nachverfolgung
Verfolgen Sie Ausführungsmetriken nach, und speichern Sie Artefakte für Ihre Experimente mithilfe eines konsistenten Toolssatzes mit MLflow.
Teamsübergreifendes Freigeben von Ressourcen
Verwenden Sie Registrierungen, um arbeitsbereichsübergreifend zusammenzuarbeiten und KI-Ressourcen in Ihrer Organisation zu zentralisieren.
Microsoft wurde im IDC MarketScape Worldwide Machine Learning Operations (MLOps) Platforms 2022 Vendor Assessment als führender Anbieter anerkannt.
KUNDENREFERENZEN
Sehen Sie, wie Kunden mit Azure Machine Learning Innovationen schaffen
VERWANDTE PRODUKTE
Stabile Lösungen mit Azure erstellen
Integrieren Sie MLOps in Azure-Produkte, -Lösungen, -Plattformen und -Funktionen.
RESSOURCEN
Erfahren Sie mehr über MLOps in Azure Machine Learning.
Azure Machine Learning testen
Greifen Sie auf das Azure Machine Learning Studio zu, um Low- und No-Code-Projekte zu erstellen und Ressourcen zu verwalten.