Azure Machine Learning
Usar un servicio de IA de grado empresarial para el ciclo de vida del aprendizaje automático (ML) de un extremo a otro.
INFORMACIÓN GENERAL
Creación de modelos de aprendizaje automático críticos para la empresa a escala
- Simplifica los flujos de trabajo de ingeniería de indicaciones y modelos de ML. Acelera el desarrollo de modelos con una potente infraestructura de IA.
- Reproduce canalizaciones de un extremo a otro y automatiza los flujos de trabajo con integración continua y entrega continua (CI/CD).
- Unifica el gobierno de los datos y la IA con seguridad y cumplimiento integrados. Ejecuta procesos informáticos en cualquier lugar para el aprendizaje automático híbrido.
- Obtén visibilidad de los modelos y evalúa los flujos de trabajo de los modelos de lenguaje. Mitiga la imparcialidad, los prejuicios y los daños con un sistema de seguridad incorporado.
CARACTERÍSTICAS
Aprovecha las características clave para el ciclo de vida completo del ML
Preparación de los datos
Itera rápidamente la preparación de datos en clústeres de Apache Spark dentro de Azure Machine Learning, con interoperabilidad con Microsoft Fabric.
Almacén de características
Aumenta la agilidad en el envío de tus modelos haciendo que las características sean detectables y reutilizables en todos los espacios de trabajo.
Infraestructura de IA
Benefíciate de una infraestructura de IA especialmente diseñada para combinar las últimas GPU y redes de InfiniBand.
Aprendizaje automático automatizado
Crea rápidamente modelos precisos de aprendizaje automático para tareas como la clasificación, la regresión, la visión y el procesamiento del lenguaje natural.
IA responsable
Construye soluciones de IA responsables con capacidad de interpretación. Valore la imparcialidad de los modelos usando métricas de disparidad y mitigue la parcialidad.
Catálogo de modelos
Descubre, ajusta e implementa modelos básicos de Microsoft, OpenAI, Hugging Face, Meta, Cohere y otros, utilizando el catálogo de modelos.
Flujo de avisos
Diseña, construye, evalúa e implementa flujos de trabajo de modelos de lenguaje con flujo de avisos.
Puntos de conexión administrados
Pon en funcionamiento la implementación y puntuación del modelo, registra las métricas y realiza implantaciones seguras del modelo.
Capacidades
Explora cómo llevar el ML a la producción
Azure Machine Learning es compatible con amplias y diversas funcionalidades para un desarrollo robusto de IA y ML.
Seguridad
Seguridad y conformidad integradas
34 000
Ingenieros equivalentes a tiempo completo dedicados a iniciativas de seguridad en Microsoft.
15 000
Partners con experiencia especializada en seguridad.
>100
Certificaciones de cumplimiento, incluidas más de 50 específicas para regiones y países de todo el mundo.
Precios
Paga solo por lo que necesitas, sin costes por adelantado
Usa Azure Machine Learning sin coste adicional. Solo se aplican cargos por los recursos de proceso subyacentes utilizados durante el entrenamiento o la inferencia del modelo. Tienes la flexibilidad de elegir entre una amplia gama de tipos de máquinas, que abarcan categorías como CPU de uso general y GPU especializadas.
Novedades de Azure Machine Learning
Descubre las últimas características y anuncios de Azure Machine Learning.
HISTORIAS DE CLIENTES
Los clientes están innovando con Azure Machine Learning
RECURSOS
Recursos de Azure Machine Learning
Preguntas más frecuentes
- El servicio está disponible en varias regiones de Azure, y hay más en camino.
- El SLA para Azure Machine Learning es un tiempo de actividad del 99,9 %.
- Estudio de Azure Machine Learning es el recurso de más alto nivel para Azure Machine Learning. Esta funcionalidad proporciona un lugar centralizado para que los científicos de datos y desarrolladores trabajen con todos los artefactos para crear, entrenar e implementar modelos de Machine Learning.
- Azure Machine Learning es una plataforma integral de aprendizaje automático compatible con la optimización y la implementación de modelos de lenguaje. Usando el catálogo de modelos de Azure Machine Learning, los usuarios pueden crear un punto de conexión para Azure OpenAI Service y usar las API de RESI para integrar los modelos en las aplicaciones.
- No hay ningún cargo adicional por usar Azure Machine Learning. Sin embargo, junto con el proceso, incurrirá en cargos aparte por otros servicios de Azure consumidos, incluidos, entre otros, Azure Blob Storage, Azure Key Vault, Azure Container Registry y Azure Application Insights. Consulte los detalles de precios.
Pasos siguientes
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