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Opérations d’apprentissage automatique (MLOps)

MLOps est une pratique qui simplifie le développement et le déploiement de modèles ML et de workflows IA
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VUE D’ENSEMBLE

Simplifier le cycle de vie du développement d’applications IA

  • Partagez et réutilisez des modèles et des pipelines IA dans le référentiel central avec les registres Azure Machine Learning.
  • Intégrez la livraison continue pour automatiser la formation, le réglage rapide et les flux de travail de déploiement.
  • Rationalisez les tâches d'ingénierie d'invite et orchestrez les modèles d'IA générative avec le flux d'invite d'Azure Machine Learning.
  • Créez des pipelines évolutifs et reproductibles avec des expériences prédéfinies, le contrôle des versions et la surveillance des données.
  • Contrôler et évaluer en permanence la précision du modèle, la dérive des données et les mesures responsables de l'IA en production.
AVANTAGES

Mettre l’IA en production

Mettre à l'échelle et rendre opérationnels les modèles pour un déploiement et une gestion sans faille.

Créer rapidement des flux de travail IA

Créez des pipelines et des flux de travail de modèle pour concevoir, déployer et gérer une livraison cohérente des modèles.
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Déployez facilement des modèles n’importe où

Utilisez des points de terminaison gérés pour déployer des modèles et des flux de travail sur des machines UC et GPU accessibles.
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Automatiser efficacement le cycle de vie de l’IA

Automatisez les flux de travail de ML et d'IA en utilisant l'interopérabilité intégrée avec Azure DevOps et GitHub Actions.
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Assurer la gouvernance entre les ressources

Suivez les versions et la traçabilité des données. Définir des quotas et des politiques en matière de gouvernance, de confidentialité et de conformité.
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Centraliser le suivi

Suivez les mesures d'exécution et stockez les artefacts de vos expériences en utilisant un ensemble cohérent d'outils avec MLflow.
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Partager des ressources entre les équipes

Utilisez les registres pour collaborer entre les espaces de travail et centraliser les ressources d'IA au sein de votre organisation.
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Microsoft a été reconnu comme leader dans l'évaluation IDC MarketScape Évaluation des fournisseurs de plateformes Machine Learning Operations (MLOps) à l'échelle mondiale en 2022.
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TÉMOIGNAGES CLIENTS

Découvrez comment Azure Machine Learning favorise l’innovation

  1. Logo M&S
  2. Logo BRF
  3. Logo Asos
Une main tenant un smartphone affichant l'application Sparks avec différentes offres visibles à l'écran.
Logo M&S
"Cette solution a permis d'accroître la robustesse du système d'apprentissage automatique et de rendre notre système plus compatible avec d'autres environnements."
Luis Arnedo Martinez, chef de produit de la plateforme d'Azure Machine Learning, Marks & Spencer
Un bâtiment moderne, rectangulaire, avec de multiples fenêtres et un jardin paysager à l'avant, avec des drapeaux sur un grand mât
Logo BRF
"Nous nous développons avec l'apprentissage automatique dans Azure et les capacités MLOps dans Azure Machine Learning afin que nos 15 analystes puissent se concentrer sur des tâches plus stratégiques plutôt que sur la mécanique de fusion de feuilles de calcul et d'exécution d'analyses."
Alexandre Biazin, Directeur technique, BRF
Une personne portant un équipement d'escalade monte sur un mur d'escalade intérieur avec des prises et des poignées de différentes couleurs.
Logo Asos
"Sans le flux d’invite Azure AI, nous aurions été obligés d’investir dans une ingénierie personnalisée assez importante pour fournir une solution. Au lieu de cela, nous avons pu atteindre une grande vitesse en intégrant facilement nos microservices existants dans la solution de flux rapide, et en publiant facilement vers nos points d'extrémité gérés."
Papinder Dosanjh, responsable de l'apprentissage automatique & en science des données, ASOS
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Azure Machine Learning

Créez des modèles d'apprentissage automatique critiques pour l'entreprise à grande échelle et accélérez le délai de rentabilisation.
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Obtenez tout ce dont vous avez besoin pour développer des applications d'IA génératives et des copilotes personnalisés sur une seule plateforme.
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Machine Learning automatisé

Créer automatiquement des modèles Machine Learning rapidement et à l’échelle.
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IA générative dans Azure Machine Learning    

Incorporez l'IA générative dans vos applications grâce à une collection de modèles open-source et de modèles d'avant-garde.
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Infrastructure Azure IA

Offrez des performances élevées à vos charges de travail d'IA les plus intensives en calcul.
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Section Générez des solutions robustes grâce à Azure
RESSOURCES

En savoir plus sur MLOps dans Azure Machine Learning

  1.
Une personne portant des lunettes et des écouteurs sourit dans une pièce très éclairée aux murs blancs et dotée d'une fenêtre

Mettre à l’échelle vos pratiques d’IA (partie 1)

Regardez la vidéo
Une personne aux cheveux courts foncés souriant à l’appareil photo. Ils sont installés dans une pièce vivement éclairée avec un arrière-plan flou

Mettre à l’échelle vos pratiques d’IA (partie 2)

Regardez la vidéo
Une personne portant des écouteurs et un microphone est assise devant une bibliothèque remplie de livres et d'objets divers.

Mettre à l’échelle vos pratiques d’IA (partie 3)

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Une personne portant un sweat à capuche sombre et des lunettes parle dans un micro-casque sur une scène avec un rideau violet en toile de fond

Développement d’applications IA de bout en bout

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Femmes en manteau jaune travaillant sur un ordinateur portable.
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Deux personnes qui se parlent et sourient.
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Un homme portant une chemise blanche travaillant sur un ordinateur portable.
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