Allgemeine Verfügbarkeit: Ankündigungen zu Azure Machine Learning im Juni 2022

MLflow ist eines der Open-Source-Projekte, das es im Machine-Learning-Bereich weit gebracht hat. Deshalb haben wir alles daran gesetzt, dass Azure Machine Learning eine erstklassige Unterstützung für MLflow bietet. Wir bauen unser Engagement durch eine ausgereiftere Integration weiter aus, die unter anderem Folgendes unterstützt: noch mehr APIs, No-Code-Bereitstellung von MLflow-Modellen in Echtzeit bzw. mit in Batches verwalteten Rückschlüssen, zusammengestellte Umgebungen mit MLflow und Integrationen mit Version 2 unserer CLI. 

Mit Azure Machine Learning können Sie Modelle von jedem Ort aus trainieren und bereitstellen. Dadurch wird es Ihnen ermöglicht, die Anforderungen an Datenresidenz, Sicherheit und Compliance in stark regulierten Umgebungen zu erfüllen. Außerdem können Sie vorhandene IT-Investitionen – insbesondere GPU-Investitionen – nutzen und alle Ressourcen zentral verwalten. Dabei profitieren Sie von der Verwaltung, Konsistenz und Zuverlässigkeit von Azure Arc. Wenden Sie cloudnative DevOps- und MLOps-Ansätze in einer Hybrid Cloud an, um die Operationalisierung in jedem Umfang zu realisieren. 

Weitere Ressourcen finden Sie hier:

• MLflow-Verbesserungen in Azure Machine Learning
• MLflow: Azure Machine Learning ideal nutzen – Microsoft Tech Community
• Trainieren und Bereitstellen von Modellen in Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen von Azure