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Servicio Azure Machine Learning

Cree, entrene e implemente modelos desde la nube hasta el perímetro

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Información general

Simplifique y agilice la creación, el entrenamiento y la implementación de sus modelos de Machine Learning. Use el aprendizaje automático para identificar los algoritmos adecuados y ajustar los hiperparámetros con más rapidez. Mejore la productividad y reduzca los costos usando DevOps para el aprendizaje automático y capacidad de proceso con escalabilidad automática. Implemente sin problemas los modelos en la nube y en el perímetro con solo un clic. Acceda a todas estas características desde el entorno de Python que prefiera usando los últimos marcos de código abierto, como PyTorch, TensorFlow y scikit-learn.

¿Por qué optar por el servicio Azure Machine Learning?

Productivo

Cree y entrene modelos en menos tiempo con aprendizaje automático, capacidad de proceso con escalabilidad automática en la nube y metodología DevOps integrada.

Abierto

Utilice el servicio Azure Machine Learning desde cualquier entorno de Python y con los marcos y herramientas que prefiera.

De confianza

Mejore la preparación para empresas con las características de seguridad, cumplimiento normativo y red virtual de Azure.

Híbrido

Cree, entrene e implemente sus modelos en el entorno local, en la nube y en el perímetro.

Características del servicio Azure Machine Learning

Aprendizaje automático

Identifique los algoritmos e hiperparámetros adecuados con más rapidez.

Proceso administrado

Entrene los modelos con facilidad y reduzca los costos escalando automáticamente los eficaces clústeres de la GPU.

DevOps para aprendizaje automático

Aumente la productividad con seguimiento de experimentos, administración y supervisión de modelos, CI/CD integradas y canalizaciones de aprendizaje automático.

Implementación fácil

Implemente modelos en el entorno local, en la nube y en el perímetro con solo algunas líneas de código.

SDK de Python independiente de la herramienta

El servicio Azure Machine Learning se integra con cualquier entorno de Python, incluidos Visual Studio Code, cuadernos Jupyter Notebook y PyCharm.

Compatibilidad con marcos de código abierto

Utilice los marcos y herramientas de aprendizaje automático que prefiera, como PyTorch, TensorFlow y scikit-learn.

Cómo usar el servicio Azure Machine Learning

Paso 1 de 3

Paso 1: Crear un área de trabajo

Instale el SDK en el entorno de Python que prefiera y cree un área de trabajo para almacenar sus recursos de proceso, modelos, implementaciones e historiales de ejecución en la nube.

Paso 2 de 3

Paso 2: Compilación y entrenamiento

Utilice los marcos que prefiera y aprendizaje automático para identificar con rapidez los algoritmos e hiperparámetros adecuados. Mantenga un seguimiento de sus experimentos y acceda fácilmente a GPU muy eficaces en la nube.

Paso 3 de 3

Paso 3: Implementación y administración

Implemente modelos en la nube o en el perímetro y aproveche modelos acelerados por hardware en matrices de puertas programables por campo (FPGA) para obtener inferencias con gran rapidez. Cuando el modelo se encuentre en producción, supervíselo en busca de desfases en el rendimiento y los datos, y vuelva a entrenarlo cuando sea necesario.

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