PyTorch en Azure
Obtenga una experiencia PyTorch lista para la empresa en la nube.
PyTorch es un marco de aprendizaje profundo de código abierto que acelera el paso de la investigación a producción. Los científicos de datos de Microsoft utilizan PyTorch como marco principal para desarrollar modelos que permitan nuevas experiencias en Microsoft 365, Bing, Xbox, etc. Microsoft es uno de los principales colaboradores del ecosistema de PyTorch, con contribuciones recientes como PyTorch Profiler.
PyTorch en Azure: mejor juntos
Preparado para producción
Entrene e implemente modelos de forma fiable y a escala mediante un entorno PyTorch integrado en Azure Machine Learning para garantizar que la última versión de PyTorch es completamente compatible a través de Azure Container para PyTorch.
Rendimiento acelerado
Reduzca el tiempo de comercialización con un potente hardware de GPU, un acelerador de software de nivel de producción con ONNX Runtime, y las últimas técnicas innovadoras de escalado con DeepSpeed en Azure.
Ecosistema reforzado
Consiga más con el completo ecosistema de herramientas y características de PyTorch, incluido PyTorch Profiler.
Avalado por compañías de todos los tamaños
"La nueva oferta de nivel empresarial de Microsoft cierra una importante brecha. Servir modelos PyTorch en producción puede ser todo un reto. La implicación directa de Microsoft nos permite implementar nuevas versiones de PyTorch en Azure con confianza."
Jeremy Jancsary, científico de investigación principal, Nuance
"Recomiendo el entorno Azure a otros desarrolladores. Es fácil de usar, fácil de desarrollar y, lo que es muy importante, sigue los procedimientos recomendados para la IA y el aprendizaje automático."
Alexander Vaagan, científico jefe de datos, Inmeta, parte de Crayon
"Ejecutar PyTorch en Azure nos proporciona la mejor plataforma para crear nuestra inteligencia incorporada. Es fácil para nuestros ingenieros ejecutar los experimentos que necesitan, todos a la vez, a escala de petabytes."
Pablo Castellanos García, vicepresidente de ingeniería, Wayve
"Con Azure AI y PyTorch, combinamos aplicaciones centradas de IA con procesos periodísticos e inteligencia financiera, dando lugar a una solución única en el mercado y valiosa para los inversores en criptomonedas."
Zoiner Tejada, CEO de Solliance y CTO de Baseline
"Utilizamos Azure Machine Learning y PyTorch en nuestro nuevo marco para desarrollar y poner en producción modelos de IA más rápidamente, en un proceso repetible que permite a los científicos de datos trabajar tanto en las instalaciones como en Azure."
Tom Chmielenski, ingeniero principal de MLOps, Bentley
Microsoft es un colaborador activo de un ecosistema de proyectos de código abierto de PyTorch
PyTorch Profiler
PyTorch Profiler es una herramienta de código abierto que le ayuda a entender el consumo de recursos de hardware, como el tiempo y la memoria, de varias operaciones PyTorch en su modelo y resolver los cuellos de botella de rendimiento. Esto hace que su modelo se ejecute más rápido con menos sobrecarga.
ONNX Runtime en PyTorch
A medida que crecen los modelos de aprendizaje profundo y reducen el tiempo de entrenamiento, se crea un problema financiero y ambiental. ONNX Runtime acelera el entrenamiento distribuido a gran escala de los modelos transformadores de PyTorch con solo cambiar una línea de código. Combínelo con DeepSpeed para mejorar aún más la velocidad del entrenamiento en PyTorch.
PyTorch en Windows
Microsoft mantiene compilaciones de PyTorch para Windows con el fin de que su equipo pueda disfrutar de compilaciones muy probadas y estables, una instalación sencilla y confiable, guías de inicio rápido y tutoriales, un alto rendimiento y compatibilidad con características más avanzadas, como el entrenamiento distribuido de GPU.
Fundación PyTorch
Con la creciente importancia de PyTorch tanto para la investigación como para la producción de IA, Mark Zuckerberg y la Fundación Linux anunciaron conjuntamente que PyTorch pasará a la Fundación Linux para apoyar el crecimiento continuo de la comunidad y proporcionar un hogar para que prospere en los próximos años. Para contribuir a la futura mejora de PyTorch, Microsoft se unió a la Fundación PyTorch como miembro del consejo de administración para liderar la democratización y la colaboración de AI/ML. Explore las últimas capacidades de PyTorch.
ONNX Runtime: entorno de ejecución que acelera la inferencia y el entrenamiento de modelos de PyTorch, compatible con Windows, Mac, Linux, Android e iOS, y optimizado para una gran variedad de aceleradores de hardware.
DeepSpeed: biblioteca de algoritmos para el entrenamiento de modelos grandes de próxima generación, incluidos avanzados algoritmos de entrenamiento paralelo de modelos y otras optimizaciones para el entrenamiento distribuido.
Hummingbir: biblioteca que convierte modelos tradicionales, como scikit-learn o LightGBM, en cálculos de tensores de PyTorch para lograr una inferencia más rápida.
Dos formas de usar Azure para el desarrollo con PyTorch
Agilice su flujo de trabajo con Azure Machine Learning
Cree, entrene e implemente modelos PyTorch con facilidad utilizando Azure Container para PyTorch. Está profundamente integrado con Azure Machine Learning para la administración de experimentos y el soporte completo del ciclo de vida del aprendizaje automático. Azure Machine Learning elimina la pesada carga de los flujos de trabajo de aprendizaje automático íntegros, al tiempo que controla las tareas de mantenimiento, como la preparación de los datos y el seguimiento de los experimentos, de modo que reduce los plazos de envío a producción de semanas a horas.
Desarrollar con Azure Data Science Virtual Machine para PyTorch
Data Science Virtual Machines para PyTorch vienen preinstaladas y validadas con la última versión de PyTorch para reducir los costes de configuración y acelerar el tiempo de obtención de valor. Los paquetes contienen varias funcionalidades de optimización como ONNX Runtime, DeepSpeed y PySpark para obtener una experiencia de desarrollo sin problemas desde el primer momento y la capacidad de trabajar con todas las configuraciones de hardware de Azure, incluidas las GPU.
Conozca los aspectos básicos de PyTorch
Aprenda los aspectos básicos del aprendizaje profundo con PyTorch en Microsoft Learn. Esta ruta de aprendizaje para principiantes ofrece una introducción a los conceptos clave para crear modelos de aprendizaje automático en varias áreas, como la voz, la visión y el procesamiento de lenguaje natural.
Descubra PyTorch en el programa de IA
Conozca los aspectos básicos de PyTorch, incluido cómo crear e implementar un modelo y cómo conectarse a la sólida comunidad de usuarios.
Conozca los aspectos básicos de PyTorch
Conozca los conceptos y módulos de PyTorch. Vea cómo cargar datos, crear redes neuronales profundas y entrenar y guardar modelos en esta guía de inicio rápido.
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